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【发明公布】细粒度情感分析模型训练方法及装置_北京大学_202010404188.1 

申请/专利权人:北京大学

申请日:2020-05-13

公开(公告)日:2020-09-15

公开(公告)号:CN111666761A

主分类号:G06F40/289(20200101)

分类号:G06F40/289(20200101);G06F40/211(20200101);G06N20/00(20190101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2022.12.09#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要:本发明实施例提供一种细粒度情感分析模型训练方法及装置,所述方法包括:获取带有情感标记以及方面词的文本信息;对文本信息中的每条语句进行分词处理,获取每条语句中每个词的上下文词向量,根据每个词的上下文词向量以及方面词的词向量得到文本信息中每条语句对应的语句向量;根据每条语句对应的语句向量获取每条语句的上下文语句向量,并获取每条语句基于方面词的语句权重,根据上下文语句向量与语句权重得到文本信息的文本向量;将文本向量、情感标记、以及方面词输入到循环神经网络,训练得到神经网络模型。采用本方法能够对文本数据的细粒度的各种方面情感类型进行识别,进而也提高了情感识别的准确率。

主权项:1.一种细粒度情感分析模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取带有情感标记以及方面词的文本信息,并将所述文本信息分为若干语句;对所述文本信息中的每条语句进行分词处理,获取每条语句中每个词的上下文词向量,并获取方面词的词向量,根据所述每个词的上下文词向量以及所述方面词的词向量得到所述文本信息中每条语句对应的语句向量;根据所述每条语句对应的语句向量获取每条语句的上下文语句向量,并获取每条语句基于所述方面词的语句权重,根据所述上下文语句向量与所述语句权重得到所述文本信息的文本向量;将所述文本向量、情感标记、以及方面词输入到循环神经网络,训练得到神经网络模型,其中,所述神经网络模型用于识别文本中针对方面词的情感类型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京大学 细粒度情感分析模型训练方法及装置

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