[發明專利]一種基于加窗詞向量特征的短文本情感分析方法

有效

• 申請號: 201811156163.3
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109388800B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 申亞博;馬勇;顧明亮;趙冬梅;申影利;李世黨;魏明生
• 申請（專利權）人: 江蘇師范大學
• 主分類號: G06F40/284
• 分類號: G06F40/284;G06F16/35
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 周敏

1.一種基于加窗詞向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，包括步驟：

S1、詞向量訓練：對大規模語料進行預處理，再對預處理后的大語料進行詞向量訓練，得到一定維度的詞向量；

S2、特征提?。簩Υ治鑫谋具M行預處理，選擇文本情感分類中的若干特征，對特征進行篩選，選出最具有區分能力的特征；

S3、詞向量轉換：將步驟S2得到的數據轉換為由步驟S1中的詞向量所組成的文本向量；

S4、加窗操作：對文本向量中的詞向量進行加窗操作，形成新的組合維度；

S5、獨立分類器建模：對步驟S4中加窗后的詞向量進行建模訓練，得出各自的識別率；

具體針對不同窗長的組合特征使用不同的分類器，對組合特征進行建模訓練，進而針對加窗后得到的不同組合維度的特征，進行建模分類；

S6、分類器加權融合：使用網格搜索方法尋找最優的權重組合，將權重與對應的分類器判定概率相乘求和，得到最終分析結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于加窗詞向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：

詞向量訓練：對大規模語料進行預處理，采用Word2Vec工具對預處理后的大語料進行詞向量訓練得到一定維度的詞向量。

3.根據權利要求1所述的一種基于加窗詞向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：

特征提取：對待分析文本進行預處理，先選擇文本情感分類中的一元詞特征、句法特征和基于詞典的特征，再對特征進行篩選，選出最具有區分能力的特征。

4.根據權利要求1或3所述的一種基于加窗詞向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步驟S2中的對特征進行篩選所采用的方法為IG、MI方法。

5.根據權利要求1所述的一種基于加窗詞向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：

加窗操作：對文本向量中的詞向量進行加窗操作，形成新的組合維度，其中窗長從2到7。