[发明专利]一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性的方法在审
| 申请号： | 202010513283.5 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111881249A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 刘志锋;杨云成;周从华 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F16/31 | 分类号： | G06F16/31;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络判断文本情感倾向性的方法，通过结合LSTM在学习文本上下文方面的优势，将传统的语言学规则融入到LSTM文本分类模型中。利用循环神经网络学习词的上下文信息后，通过损失函数引入现有的句子级情感分析的LSTM模型。在没有增大模型复杂度的情况下，有效的利用情感词典、否定词和程度副词的信息，在实验数据集上取得了较好的成果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 判断 文本 情感 倾向性 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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