[發(fā)明專利]面向微博“樹洞”留言文本的情感分析方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110336845.8 | 申請日： | 2021-03-29 |
| 公開（公告）號： | CN113111148A | 公開（公告）日： | 2021-07-13 |
| 發(fā)明（設計）人： | 林紹福;景曉敏;黃智生 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京工業(yè)大學 |
| 主分類號： | G06F16/33 | 分類號： | G06F16/33;G06F16/35;G06F16/9536;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203 | 代理人： | 劉萍 |
| 地址： | 100124 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 面向 樹洞 留言 文本 情感 分析 方法 | ||
1.面向微博“樹洞”留言文本的情感分析方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟1：獲取微博“樹洞”留言數(shù)據(jù)集，并對這些數(shù)據(jù)進行清洗處理；
步驟2：針對中文微博的情緒分析問題,設計實現(xiàn)了使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與雙向長短時記憶網(wǎng)絡結(jié)合的深度情緒二分類融合模型；
步驟3：在原融合模型基礎上添加詞注意力機制，以獲取重要的特征信息及不同部分的權(quán)重分布。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向微博“樹洞”留言文本的情感分析方法，其特征在于，步驟1中具體包括以下步驟：
(1)通過網(wǎng)絡爬蟲的方式爬取新浪微博“樹洞”數(shù)據(jù)，并將文本內(nèi)容放入excel中進行篩選，把重復內(nèi)容刪除；
(2)使用0和1對微博語料進行情感標注，1為正面情感，0為負面情感；
(3)將文本進行分詞和去除停用詞以及向量化表示。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向微博“樹洞”留言文本的情感分析方法，其特征在于，步驟2包括以下步驟：
(1)通過BiLSTM層提取文本上下文的全局特征，將BiLSTM輸出的全局特征向量矩陣作為CNN層的輸入；
(2)CNN層根據(jù)BiLSTM層輸出的特征向量矩陣經(jīng)過卷積和池化操作后提取出局部特征，得到局部特征向量矩陣；
(3)最終采用softmax作為分類器對局部特征向量進行分類處理，得到情感極性。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向微博“樹洞”留言文本的情感分析方法，其特征在于，在步驟3中：在BiLSTM-CNN模型基礎上引入注意力機制，將其作用于BiLSTM層及CNN層中間結(jié)合部分，對BiLSTM層的輸出進行注意力加權(quán)處理，加強對情感分析重要的情感詞的權(quán)重。
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