发明专利已授权

基于注意力机制的LSTM-CNN词嵌入的细粒度情感分类模型

📄 申请号：CN201910026957.6 📄 发布日：2026/05/11

著录项目信息

申请日

2019-01-11

公开号

CN110096587B

公开日

2020-07-07

申请人

杭州电子科技大学

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 , G06F40_205 , G06F40_289 ,

技术画像

所属领域

情感分类人工智能算法自然语言处理深度学习注意力机制情感分类

应用场景

舆情监测, 社交媒体分析, 电商评论分析, 客户反馈分析, 文本挖掘

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摘要

本发明公开了基于注意力机制的LSTM‑CNN词嵌入的细粒度情感分类模型。本发明用一般的LSTM提取到的特征与指定角度的相关性不大导致情感分类准确率降低的问题。本发明采用的技术方案是，将CNN与LSTM进行结合，同时利用CNN识别局部特征的能力和LSTM利用文本序列的能力，用LSTM获取句子表示，将LSTM的输出馈送给CNN作为输入。通过CNN的卷积池化操作对LSTM提取到的特征进行选择，再引入注意力机制去重点关注句中与指定方面关联程度较高的信息，最后得到句子的预测极性。同时，为了提升分类的效率，本发明在模型中输入了指定角度的词嵌入向量，提高了分类准确率。

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

一种超声波天然物提取设备

当前第 / 件

一种基于改进WMD算法的实体对齐方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_35)

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