一种基于深度学习的面向方面级情感分析的句法依赖方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011395578.3
IPC分类号：G06F40/211;G06F40/30;G06N3/04
申请日期：
2020-12-03
申请人：
湘潭大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的面向方面级情感分析的句法依赖方法
申请号	CN202011395578.3	申请日期	2020-12-03
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-26	公开/公告号	CN112560440A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/211	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	湘潭大学	申请人地址	湖南省湘潭市羊牯塘街道湘潭大学自动化与电子信息学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湘潭大学	当前权利人	湘潭大学
发明人	陈思溢;杜鑫浩;陈小龙
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的面向方面级情感分析的句法依赖方法，提高了方面级情感分析的准确性。该方法包括以下步骤：S1，将输入的句子利用预训练好的词向量进行表示；S2，将S1得到的词向量输入到卷积层以提取序列的局部特征；S3，将卷积过后的特征向量输入到BiLSTM层，通过两个方向的LSTM单元获取上下文中的语义信息；S4，将S3得到的语义信息输入到临近加权卷积层以捕获n‑gram信息；S5，将临近加权卷积后得到的n‑gram信息输入到池化层进行最大池化操作，提取重要特征；S6，将最大池化操作得到的输出通过softmax分类层进行分类，得到最终结果。

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