[发明专利]一种基于深度学习的多层次中文细粒度情感分析方法在审
| 申请号： | 202110373336.2 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN112861524A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 邓文卓;张祖平 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F40/247 | 分类号： | G06F40/247;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙七源专利代理事务所(普通合伙) 43214 | 代理人： | 张勇;刘伊旸 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多层次中文细粒度情感分析方法，此方法可以通过快速准确地识别中文文本中细粒度的情感类别，从而更加精细化地理解用户的主观感受，从而预测用户行为并改善用户体验。其主要包括：步骤1，构建训练集，采用回译数据增强以及同义词替换的方式增加文本情感标签的均衡性及多样性；步骤2，使用BERT模型微调对输入文本进行字嵌入表示以及使用word2vec技术对输入文本进行词嵌入表示；步骤3，设计多层次卷积神经网络模型(Multi‑LevelConvolutionalNeuralNetwork，MLCNN)，使用双卷积通道分别抽取字向量和词向量两个层面的特征表示；步骤4，在每个卷积通道后都构建chunk‑max‑pooling模块抽取局部max特征值并保留相对顺序信息；步骤5，将两个通道池化后的特征向量拼接并输入全连接层使用softmax模块进行细粒度情感分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多层次 中文 细粒度 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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