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基于深度混合模型迁移学习的评论情感分类方法及系统

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专利号 2018113837934 专利名称 基于深度混合模型迁移学习的评论情感分类方法及系统
专利类型 发明专利 国际分类 G06F16/33;G06N3/04;G06F16/35;G06N3/08;G06Q30/02
申请人 深圳大学 申请地址 广东省深圳市南山区南海大道3688号
发明人 代明军;谢立 申请日期 2018-11-20
下证状态 未知 更新时间 2022-09-19 11:46:55
专利摘要 本发明提供基于深度混合模型迁移学习的评论情感分类方法及系统,所述评论情感分类方法包括以下步骤:步骤S1,采集商品评论,并对商品评论的源领域数据样本集进行预处理;步骤S2,将预处理后的数据映射为词向量;步骤S3,对商品评论的源领域数据样本集进行深度混合模型预训练;步骤S4,对商品评论的目标领域数据样本集进行深度混合模型的微调;步骤S5,对目标领域的商品评论进行情感分类。本发明训练速度快且训练难度低,只需要几轮训练便可以得到较高分类精度,并且在噪音较多或者数量较少的数据集训练时也能得到较好的分类效果,对数据集依赖性小,鲁棒性良好;本发明还有效提高了可迁移能力,达到了提高迁移学习后的分类精度等目的。

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