申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851595A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F40/284;G06F40/30;G06Q50/00;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种社交网络文本情感分析方法，包括：获取网络文本信息，对文本信息进行预处理；采用预训练后的语言模型ERNIE对预处理后的文本数据进行词向量化，得到字向量序列；采用Bi‑GRU网络层对字向量序列进行前向和后向信息汇总合并，得到最终的Bi‑GRU模型隐含向量；将每个单词的隐含向量与通过自注意力层计算出的单词权重相乘，得到加权后的最终向量；将加权后的最终向量输入到训练后的文本情感分析模型中，得到文本的情感分类结果；本发明采用了结合ERNIE和Bi‑GRU神经网络的创新方法，以提高社交网络文本情感分析的效果。

主权项：1.一种社交网络文本情感分析方法，其特征在于，包括：S1、获取网络文本信息，对文本信息进行预处理；S2、采用预训练后的语言模型ERNIE对预处理后的文本数据进行词向量化，得到字向量序列；S3、采用Bi-GRU网络层对字向量序列进行前向和后向信息汇总合并，得到最终的Bi-GRU模型隐含向量；S4、将每个单词的隐含向量与通过自注意力层计算出的单词权重相乘，得到加权后的最终向量；S5、将加权后的最终向量输入到训练后的文本情感分析模型中，得到文本的情感分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种社交网络文本情感分析方法

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