[发明专利]一种基于electra+atten+BiLSTM的针对中文短文本情感分类方法在审
| 申请号： | 202111056556.9 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113779252A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 张顺香;余宏斌;朱广丽 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于electra+atten+BiLSTM的针对中文短文本情感分类方法，该方法包括：在嵌入层用electra预训练模型替换bert模型，减少文本情感分析方法中对分词准确性的依赖程度，避免传统预训练模型在遮盖训练和微调过程过程的不一致问题，通过注意力机制获取上下文信息，通过BiLSTM获取语料的双向时序信息，训练模型，最后对中文短文本评论语料的情感倾向做出分类。本发明的方案旨在提供一种有关中文短文本情感分类的新的组合模型，经过简单的模型训练，就能表现出准确率更高的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 electra atten bilstm 针对 中文 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽理工大学，未经安徽理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111056556.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
