[发明专利]基于双向协同网络的社交媒体文本细粒度情感分析方法有效
| 申请号： | 202110782124.X | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113673222B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 马千里;闫江月 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/289;G06F16/33;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 詹丽红 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关系感知的双向协同网络的社交媒体文本细粒度情感分析方法，用于细粒度情感分析系统中分析用户话语中的分析对象、观点、情感。步骤如下：将用户话语文本数据中的句子进行分词，将词用词向量表示；将词向量分别输入前向和后向协同网络中得到前向和后向的分析对象编码表示、前向和后向的观点编码表示、前向和后向的情感编码表示；分别将前向和后向的分析对象编码表示、观点编码表示、情感编码表示进行融合运算，输入到分类网络中，分别输出分析对象、观点、情感的标注结果；根据标注结果和真实结果，最小化交叉熵损失函数迭代训练；将待分类的社交媒体文本输入前向和后向协同网络、分类网络中得到细粒度情感分析结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双向 协同 网络 社交 媒体 文本 细粒度 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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