发明专利已授权

基于双向长短时记忆神经网络的文本情感分析方法

Name: 基于双向长短时记忆神经网络的文本情感分析方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2018114141836
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811414183.6 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2018-11-26

公开号

CN109597891B

公开日

2023-04-07

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35

技术画像

所属领域

神经网络自然语言处理深度学习情感分析神经网络

应用场景

舆情监测, 社交媒体分析, 电商评论分析, 智能客服, 市场调研

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摘要

本发明属于人工智能与数据挖掘的交叉领域，具体涉及基于双向长短时记忆神经网络的文本情感分析方法；所述方法包括以下步骤将文本映射词向量映射框架中，将所述文本表示为词向量矩阵；构建改进的卷积神经网络，对映射的词向量矩阵进行特征提取；利用双向长短时记忆循环神经网络对提取的特征进行训练，直至其损失函数最小时；在该循环神经网络后增加全局均值池化层和分类层，从而输出该文本的情感分类。本发明将深度学习应用在文本情感分析中，摆脱了人工提取文本情感特征的局限性，同时在深度学习领域结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，并对网络进行改进，使其能更好的应用在文本处理的任务中。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN109597891B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06F16_35)

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