申请/专利权人：中国电子科技集团公司第二十八研究所

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932060A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F18/24;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供了一种基于改进的超限学习实时情感分类方法，包括：通过关键句子计算得到长文本的关键句子，再通过查找词向量词典得到关键句子的词向量，然后将词向量输入改进后的超限学习机进行训练，利用训练得到的模型对长文本数据进行情感分类预测。本发明把关键句子、词向量技术、标准超限学习机结合在一起，为了适应词向量技术，修改了标准超限学习机模型，把标准超限学习机的输入层变成了2维词向量，隐藏层的权重也变成了2维的，以使模型能够快速的实时的训练和预测。

主权项：1.一种基于改进的超限学习实时情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，训练超限学习机模型；步骤2，实时情感预测；步骤3：加载训练好的超限学习机模型，输入I512,emb进行情感预测，预测结果包括正向、负向、中性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技集团公司第二十八研究所 一种基于改进的超限学习实时情感分类方法

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