发明专利已授权

一种基于特征多样化的卷积神经网络的情感分析模型构建方法

📄 申请号：CN201810421744.9 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2018-05-04

公开号

CN108763326A

公开日

2018-11-06

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_30

IPC 分类号

G06F17_30 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

情感分析深度学习自然语言处理情感计算神经网络卷积神经网络情感分析

应用场景

社交媒体舆情分析, 电商评论分析, 智能客服, 文本情感分类, 舆情监控

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摘要

本发明公开一种基于特征多样化的卷积神经网络的情感分析模型构建方法。该方法首先导入情感词典集合与句子语料训练集，并对初始数据集做相应预处理，通过计算情感词在不同极性数据集上出现的文档频数来计算情感得分以及普通词条的权重得分，得到词条得分特征统计值并构建特征向量。把得到的情感词典情感得分向量以及普通词条权重得分向量与向量化后的训练集句子向量进行拼接或者运算操作，得到具有特征信息多样化的输入矩阵。最后用特定参数的卷积神经网络模型训练数据集，得到训练好的模型。本发明能够解决模型在模型训练过程中对更深层的隐藏情感信息挖掘不够全面的问题，还能够有效提高情感分类的精确度。

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

康复训练控制装置

当前第 / 件

一种基于神经网络的人体行为识别方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F17_30)

G06F17_00 G06F17_10 G06F17_11 G06F17_12 G06F17_13 G06F17_14 G06F17_15 G06F17_16 G06F17_17 G06F17_18 G06F17_21 G06F17_22 G06F17_24 G06F17_25 G06F17_27 G06F17_28 G06F17_30 G06F17_40 G06F17_50 覆盖19个领域

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