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一种基于特征多样化的卷积神经网络的情感分析模型构建方法

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  • 2018104217449

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专利号 2018104217449 专利名称 一种基于特征多样化的卷积神经网络的情感分析模型构建方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F16/35(2019.01),G06K9/62(2006.01),G06N3/04(2006.01)
申请人 南京邮电大学 申请地址 210000江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
发明人 骆威奇,岳文静,陈志,金广华,魏梦冶,柴一帆 申请日期 2018-05-04
下证状态 已下证 更新时间 2026-09-23 17:33:30
专利摘要 本发明公开一种基于特征多样化的卷积神经网络的情感分析模型构建方法。该方法首先导入情感词典集合与句子语料训练集,并对初始数据集做相应预处理,通过计算情感词在不同极性数据集上出现的文档频数来计算情感得分以及普通词条的权重得分,得到词条得分特征统计值并构建特征向量。把得到的情感词典情感得分向量以及普通词条权重得分向量与向量化后的训练集句子向量进行拼接或者运算操作,得到具有特征信息多样化的输入矩阵。最后用特定参数的卷积神经网络模型训练数据集,得到训练好的模型。本发明能够解决模型在模型训练过程中对更深层的隐藏情感信息挖掘不够全面的问题,还能够有效提高情感分类的精确度。

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