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摘 要:本发明涉及一种基于多通道神经网络的文本情感分析方法,属于计算机技术领域。该方法包括步骤:1、将文本进行分词并映射为词向量矩阵;2、使用长短时记忆网络和卷积神经网络提取文本的高层上下文特征和原始上下文特征;3、利用多通道结构提取并融合不同视距的高层上下文特征和原始上下文特征,并通过局部注意力机制对各通道的特征进行加权,生成全局特征;4、利用全局注意力模块突出全局特征中的重要信息,最后使用Top‑K池化策略对特征进行筛选;5、利用自适应加权损失函数减少训练数据类不平衡对模型的影响。本发明能分析文本情感并对文本所表达的情感分类,实现了文本特征的准确提取和增强,具有较强的文本情感分析能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010783807.2 | 专利名称: | 基于多通道神经网络的文本情感分析方法 |
申请日: | 2020-08-06 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/33搜分类 网络 网络传输 文本情感分析搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |