[發(fā)明專利]一種歌曲評(píng)論的分析方法和系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201611170048.2 | 申請(qǐng)日: | 2016-12-16 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108205542A | 公開(公告)日: | 2018-06-26 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 高玉敏 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京酷我科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06F17/30 | 分類號(hào): | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司: | 北京億騰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 11309 | 代理人: | 陳霽 |
| 地址: | 100084 北京市海淀區(qū)農(nóng)大*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 樣本 訓(xùn)練分類 歌曲 評(píng)論 訓(xùn)練集樣本 測(cè)試集 標(biāo)注 分析 文本 優(yōu)化 上下文信息 分詞處理 文本向量 訓(xùn)練模型 預(yù)定規(guī)則 數(shù)據(jù)集 準(zhǔn)確率 向量 | ||
1.一種歌曲評(píng)論的分析方法,其特征在于,包括:
選取歌曲評(píng)論的樣本,并對(duì)所述樣本進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)注,以獲取到標(biāo)注后的樣本;
按照預(yù)定規(guī)則將所述標(biāo)注后的樣本分為訓(xùn)練集樣本和測(cè)試集樣本;
對(duì)所述訓(xùn)練集樣本以及所述測(cè)試集樣本進(jìn)行分詞處理,并通過訓(xùn)練模型對(duì)處理過的文本進(jìn)行訓(xùn)練,以得到相應(yīng)的文本的向量;
通過訓(xùn)練分類模型對(duì)訓(xùn)練集樣本中的文本向量進(jìn)行訓(xùn)練,以得到優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型,以及
通過優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型對(duì)測(cè)試集樣本中的歌曲評(píng)論進(jìn)行分析。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,采用簡(jiǎn)易中文分詞系統(tǒng)對(duì)所述訓(xùn)練集樣本以及所述測(cè)試集樣本進(jìn)行分詞處理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
將所述訓(xùn)練集樣本以及所述測(cè)試集樣本中的停用詞或者標(biāo)點(diǎn)符號(hào)進(jìn)行過濾處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在得到優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型之后,所述方法還包括:
通過測(cè)試集樣本中的文本向量評(píng)估優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型的準(zhǔn)確度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
將選取的當(dāng)前歌曲評(píng)論的樣本標(biāo)注為積極的歌曲評(píng)論的樣本,或者,將選取的當(dāng)前歌曲評(píng)論的樣本標(biāo)注為消極的歌曲評(píng)論的樣本。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,通過doc2vec訓(xùn)練模型對(duì)處理過的文本進(jìn)行訓(xùn)練,以得到相應(yīng)的文本的向量,其中,所述相應(yīng)的文本的向量具體包括如下至少一種向量:
當(dāng)前待預(yù)測(cè)的單詞在給定的上下文中的向量,以及當(dāng)前待預(yù)測(cè)的單詞所在段落的向量。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,根據(jù)當(dāng)前待預(yù)測(cè)的單詞在給定的上下文中的向量,以及當(dāng)前待預(yù)測(cè)的單詞所在段落的向量,給出當(dāng)前待預(yù)測(cè)的單詞出現(xiàn)的概率。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其特征在于,若當(dāng)前待預(yù)測(cè)的單詞所在段落的向量ID保持不變,則相應(yīng)的段落向量維持不變。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,通過GBDT訓(xùn)練分類模型對(duì)訓(xùn)練集樣本中的文本向量進(jìn)行訓(xùn)練,以得到優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型。
10.一種歌曲評(píng)論的分析系統(tǒng),其特征在于,包括:
標(biāo)注樣本獲取單元,選取歌曲評(píng)論的樣本,并對(duì)所述樣本進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)注,以獲取到標(biāo)注后的樣本;
樣本分類單元,按照預(yù)定規(guī)則將所述標(biāo)注后的樣本分為訓(xùn)練集樣本和測(cè)試集樣本;
文本向量獲取單元,對(duì)所述訓(xùn)練集樣本以及所述測(cè)試集樣本進(jìn)行分詞處理,并通過訓(xùn)練模型對(duì)處理過的文本進(jìn)行訓(xùn)練,以得到相應(yīng)的文本的向量;
模型獲取及評(píng)論分析單元,通過訓(xùn)練分類模型對(duì)訓(xùn)練集樣本中的文本向量進(jìn)行訓(xùn)練,以得到優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型,以及
通過優(yōu)化的訓(xùn)練分類模型對(duì)測(cè)試集樣本中的歌曲評(píng)論進(jìn)行分析。
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