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摘 要:本发明请求保护一种结合Doc2vec和卷积神经网络的情感分类方法,该方法将Doc2vec和CNN进行有效的结合。该结合方法对于特征的表示,不但考虑到了词与词之间的语义关系,并且解决了维数灾难,还考虑到了词与词之间的顺序问题。CNN可以通过学习一种深层的非线性的网络结构来弥补浅层特征学习方法的不足,采用分布式表示输入数据的表征,展现了强大的特征学习能力,特征提取和模式分类可以同时进行,CNN模型的稀疏连接和权重共享两个特点可以减少网络的训练参数,使神经网络结构变得更简单,适应性更强。结合Doc2vec和CNN来处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201610049581.7 | 专利名称: | 一种结合Doc2vec和卷积神经网络的情感分类方法 |
申请日: | 2016-01-25 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/35搜分类 情感分析 企业分析消费者 商业模式分析 检测评论差评 客户管理分析搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 10000.0元 | |
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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |