情感分析类专利转让_商标转让

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专利名称：一种结合Doc2vec和卷积神经网络的情感分类方法申请号：2016100495817 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：情感分析企业分析消费者商业模式分析检测评论差评客户管理分析相似专利发布日：2025/04/14
摘要：本发明请求保护一种结合Doc2vec和卷积神经网络的情感分类方法，该方法将Doc2vec和CNN进行有效的结合。该结合方法对于特征的表示，不但考虑到了词与词之间的语义关系，并且解决了维数灾难，还考虑到了词与词之间的顺序问题。CNN可以通过学习一种深层的非线性的网络结构来弥补浅层特征学习方法的不足，采用分布式表示输入数据的表征，展现了强大的特征学习能力，特征提取和模式分类可以同时进行，CNN模型的稀疏连接和权重共享两个特点可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。结合Doc2vec和CNN来处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。

专利名称：一种融合深层特征和浅层特征的情感分类方法申请号：2016101511465 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：情感分析企业分析消费者商业模式分析检测评论差评客户管理分析相似专利发布日：2025/04/14
摘要：本发明请求保护一种融合深层特征和浅层特征的情感分类方法，选用融合Doc2vec的深层特征和TF?IDF的浅层特征来表示文本的特征，该融合方法不仅解决了Doc2vec中固定词特征表述不清楚的问题，而且也解决了TF?IDF方法没有考虑到词语之间语义的问题，使得文本向量对于文本的表示更加清楚。选用SVM分类方法，分类器的分类性能较好。结合上述方法处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。

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