[发明专利]一种应用于文本数据的情感分析方法有效
| 申请号： | 201811400464.6 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109543038B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 朱仲书 | 申请（专利权）人： | 华西证券股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/2415;G06F18/214;G06N3/0464;G06F40/284 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 戴勇灵 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于文本数据的情感分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：构造若干标记函数，对每条输入文本数据进行情感类别的标注，情感类别分为被划分为三类即负面情感数据类、中性情感数据类、正面情感数据类；S2：定义标记函数的先验概率以及相互关系，标记函数的先验概率用于表示该标记函数输出的情感类别标注的置信度；S3：令待标记的文本数据条数为D，步骤S1中的标记函数综述为N，对每一条文本数据都采用N个标记函数进行标记，得到D*N的标记矩阵Λ；S4：将步骤S2中定义的标记函数先验概率与相互关系，以及步骤S3中得到的标记矩阵Λ作为输入导入到Data Programing算法框架中进行学习，得到输出为文本数据的分类概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 文本 数据 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种应用于文本数据的情感分析方法，，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：构造若干标记函数，对每条输入文本数据进行情感类别的标注，情感类别分为被划分为三类即负面情感数据类、中性情感数据类、正面情感数据类；S2：定义标记函数的先验概率以及相互关系，标记函数的先验概率用于表示该标记函数输出的情感类别标注的置信度；S3：令待标记的文本数据条数为D，步骤S1中的标记函数综述为N，对每一条文本数据都采用N个标记函数进行标记，得到D*N的标记矩阵Λ；S4：将步骤S2中定义的标记函数先验概率与相互关系，以及步骤S3中得到的标记矩阵Λ作为输入导入到Data Programing算法框架中进行学习，得到输出为文本数据的分类概率；S5：将文本数据的分类概率作为标签，其词向量表示矩阵作为特征，构造神经网络分类器，通过神经网络分类器进行情感分析。
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