[发明专利]一种基于SKEP-ERNIE-BiGRU网络模型结构的情感分类方法在审
| 申请号： | 202210672682.5 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN115292485A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 王欣;孟天宇;许雅玺;刘晓东;潘磊 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空飞行学院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 何健雄 |
| 地址： | 618307 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SKEP‑ERNIE‑BiGRU网络模型结构的情感分类方法，包括如下步骤：数据预处理及构建数据集；对数据集中的训练集进行简单数据增广处理，形成最终数据集；对最终数据集中的同一批次每条样本分词处理为token序列，并以‘[CLS]’标识开头表示每句话的起始，‘[SEP]’标识结尾表示每句话的结尾；构建SKEP‑ERNIE‑BiGRU网络模型结构；SKEP‑ERNIE‑BiGRU模型训练及参数调优，得到最优模型；将测试集数据输入到最优模型中，输出情感分类。本发明对输入数据进行清洗及emoji表情转义以增强文本情感特征，对每条样本中随机单词进行简单数据增广，使得模型能充分学习语义情感特征。结果表明提出的模型在二元情感分类和三元情感分类上准确率较传统模型分别有4％和12％左右的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 skep ernie bigru 网络 模型 结构 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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