[发明专利]基于特征增强的短文本情感分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110570246.2 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113326374B | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 安俊秀;陈涛;靳宇倡;卢晓晓 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/242;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 王红霞 |
| 地址： | 610225 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征增强的短文本情感分类方法及系统，包括以下步骤：基于TextRank对短文本数据进行情感词提取得到情感词典；获取实验短文本数据集，基于Word2vec模型对所述实验短文本数据集进行训练得到训练文本词向量；对所述情感词典进行加权矩阵运算，得到情感词加权矩阵；基于所述情感词加权矩阵和训练文本词向量进行矩阵乘法获得基于情感词加权的Word2vec词向量矩阵；对所述Word2vec词向量矩阵进行分类。该方法提高了神经网络的情感特征提取能力，最终达到提高了短文本的分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 增强 文本 情感 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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