基于卷积神经网络的跨领域情感分析的模型训练方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910020227.5
IPC分类号：G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62
申请日期：
2019-01-09
申请人：
大连民族大学

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著录项信息

专利名称	基于卷积神经网络的跨领域情感分析的模型训练方法
申请号	CN201910020227.5	申请日期	2019-01-09
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-14	公开/公告号	CN109753566A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	大连民族大学	申请人地址	辽宁省大连市经济技术开发区辽河西路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	大连民族大学	当前权利人	大连民族大学
发明人	孟佳娜;于玉海
代理机构	大连智高专利事务所（特殊普通合伙）	代理人	暂无

摘要

基于卷积神经网络的跨领域情感分析的模型训练方法，属于跨领域情感分类领域，为了解决跨领域情感分析问题，S1.文本预处理；S2.训练词向量模型；S3.跨领域模型迁移；其中，步骤S3通过源领域训练神经网络模型，对训练好的模型进行迁移，共享模型中卷积核的权重值，使用源领域训练好的卷积核权重提取目标领域中对应的特征，对目标领域的少部分数据进行再次训练，调整之前训练好模型的全连接层权重的参数，效果是实现了对跨领域情感文本进行模型迁移。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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