申请/专利权人：武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司

申请日：2023-04-11

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN116340520B

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/36;G06F40/211;G06F40/284;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/044

优先权：

专利状态码：有效-专利申请权的转移;授权

法律状态：2024.05.14#授权;2024.05.14#专利申请权的转移;2024.02.09#专利申请权的转移;2023.07.14#实质审查的生效;2023.06.27#公开

摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种电商评论情感分类方法；该方法包括：获取电商评论文本，对文本进行分词处理并对文本进行编码，得到分词结果和文本向量；根据分词结果和文本向量构建文本关键词图；基于文本关键词图计算滑动窗口大小；采用滑动窗口获取文本关键词图中包含各节点的路径；分别聚合节点的每条路径的特征，得到多个聚合路径特征；取多个聚合路径特征的平均值作为节点的长距离特征；聚合节点的所有路径特征，得到节点聚合特征；融合长距离特征和节点聚合特征，得到文本特征；对文本特征进行情感分类，得到情感分类结果；本发明可以更加有效精确地应用于电商评论的情感分析业务中，提高电商评论的分类准确性。

主权项：1.一种电商评论情感分类方法，其特征在于，包括：S1：获取电商评论文本，对文本进行分词处理并对文本进行编码，得到分词结果和文本向量；S2：根据分词结果和文本向量构建文本关键词图；S3：基于文本关键词图计算滑动窗口大小；S4：采用滑动窗口获取文本关键词图中包含各节点的路径；S5：分别聚合节点的每条路径的特征，得到多个聚合路径特征；取多个聚合路径特征的平均值作为节点的长距离特征；得到聚合路径特征的公式为：ht＝tanhUsnodet,Wsht-1⊙σ1Wi[nodet,edget]其中，ht表示当前节点的更新特征向量，tanh和σ1分别表示第二、第三激活函数，Us、Ws、Wi分别表示第一更新权重、第二更新权重和第三更新权重，ht-1表示上一个节点特征更新后的特征，nodet表示当前节点更新前的特征向量，edget表示当前路径中当前节点和下一个节点间边的权重；S6：聚合节点的所有路径特征，得到节点聚合特征；得到节点聚合特征的公式为： 其中，mt表示当前节点的聚合特征向量，σ2表示第四激活函数，Si表示包含当前节点的路径集合，node和edge分别表示所有包含当前节点的路径上的节点和边；Wnode，Wedge分别表示第一学习权重、第二学习权重，γ表示学习系数，self-attention表示自注意力机制，Rt表示当前节点的句子依存关系矩阵；S7：融合长距离特征和节点聚合特征，得到文本特征；S8：对文本特征进行情感分类，得到情感分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司 一种电商评论情感分类方法

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