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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811414183.6 | 专利名称: | 基于双向长短时记忆神经网络的文本情感分析方法 |
申请日: | 2018-11-26 | 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: | G06F16/35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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |