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[發明專利]一種基于深度學習的中文文本情感分析方法在審

專利信息
申請號: 201711307041.5 申請日: 2017-12-11
公開(公告)號: CN107944014A 公開(公告)日: 2018-04-20
發明(設計)人: 嚴勤;丁聰;陳葛恒;肖麗莎 申請(專利權)人: 河海大學
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30;G06F17/27
代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224 代理人: 董建林
地址: 211100 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 深度 學習 中文 文本 情感 分析 方法
【權利要求書】:

1.一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:包括以下步驟,

步驟1,訓練LSTM-MP模型和Softmax分類器;

具體過程如下:

獲取網絡文本;

對獲得的網絡文本進行預處理,得到網絡文本中的中文句子;

對中文句子進行中文分詞并構建詞向量詞典;

將若干中文句子進行人工標注,作為LSTM-MP模型實驗數據,其余中文句子作為LSTM-MP模型訓練數據;

用LSTM-MP模型訓練數據訓練LSTM-MP模型;

用訓練好的LSTM-MP模型將LSTM-MP模型實驗數據全部轉換為句向量;

將若干句向量作為Softmax分類器訓練數據,其余句向量作為Softmax分類器測試數據;

用Softmax分類器訓練數據訓練Softmax分類器,用Softmax分類器測試數據測試訓練好的Softmax分類器;

步驟2,用訓練好的LSTM-MP模型和Softmax分類器進行情感分析。

2.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:設計多線程爬蟲進行網絡文本獲取的過程為,

選取適當的網站首頁URL初始化爬蟲的URL列表;

獲取各網站首頁的HTML文檔,解析出HTML文檔中消息對應的URL,對消息對應的URL去重后添加至URL列表;

若有新發布的消息,則將新消息對應的URL添加至URL列表;

根據 URL獲取對應的HTML文檔;

將獲取到的HTML文檔,利用信息抽取技術進行信息抽取,抽取出頁面的信息正文部分后,按照制定格式存入本地數據庫。

3.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:網絡文本進行預處理的過程為,對網絡文本中的轉義符進行替換,對網絡文本中的不規范標點符號進行替換。

4.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:對中文句子進行中文分詞并構建詞向量詞典,具體過程為,

對中文句子進行中文分詞;

詞向量學習工具調試;

將中文分詞得到的中文詞語輸入詞向量學習工具,進行詞向量詞典構建。

5.根據權利要求4所述的一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:選用最佳匹配法進行中文分詞。

6.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:將LSTM-MP模型訓練數據轉換為詞向量序列,然后訓練LSTM-MP模型;

將LSTM-MP模型實驗數據轉換為詞向量序列,然后用訓練好的LSTM-MP模型將其轉換為句向量。

7.根據權利要求1所述的一種基于深度學習的中文文本情感分析方法,其特征在于:用訓練好的LSTM-MP模型和Softmax分類器進行情感分析的過程為,

獲取需分析的網絡文本;

對需分析的網絡文本進行預處理,得到需分析的中文句子;

對需分析的中文句子進行中文分詞并構建詞向量詞典;

將需分析的中文句子轉換為詞向量序列;

用訓練好的LSTM-MP模型將詞向量序列轉換為句向量;

用訓練好的Softmax分類器將句向量進行情緒分類。

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