[发明专利]一种基于深度学习的对话文本情感分析方法在审
| 申请号： | 202211084620.9 | 申请日： | 2022-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN116306678A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 尚文利;殷可晴;张梦;李俊;曹忠;韦蕴珊;李淑琦 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F40/35 | 分类号： | G06F40/35;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/048 |
| 代理公司： | 广州高炬知识产权代理有限公司 44376 | 代理人： | 孙明科 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的对话文本情感分析方法，包括以下步骤：S1、对数据集进行标签归类划分；S2、对划分好的数据集进行归一化处理；S3、利用层次GRU模型对文本进行特征提取；S4、初始化GRU模型的训练参数；S5、训练GRU模型；S6、输入预测语句，得出训练结果。本发明提出一个基于层次GRU模型，底层为一个双向GRU模型对单句特征进行提取，上层双向GRU对上下文信息进行建模，获取句子间的交互特征；在双向GRU的隐藏层加入注意力机制，其输出与单个单词或者话语嵌入融合，强化每个词或话语在上下文嵌入中的信息。本发明使用预训练模型来获取单句文本特征，能较好的解决数据库规模较小的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 对话 文本 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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