基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的文本情感分析方法
- 申请号：CN202011428365.6 申请日：2020-12-07
- 公开(公告)号：CN114595693A 公开(公告)日：2022-06-07
- 发明人： 蔡颖凯 , 王楚 , 王忠锋 , 张冶 , 曹世龙 , 关艳 , 高曦莹 , 宋纯贺 , 李力刚 , 赵洪莹 , 邹云峰 , 夏靖怡
- 申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
- 申请人地址： 辽宁省沈阳市浑南区浑南东路19甲-1号; ;
- 专利权人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心,中国科学院沈阳自动化研究所,国网江苏省电力有限公司营销服务中心
- 当前专利权人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心,中国科学院沈阳自动化研究所,国网江苏省电力有限公司营销服务中心
- 当前专利权人地址： 辽宁省沈阳市浑南区浑南东路19甲-1号; ;
- 代理机构： 沈阳科苑专利商标代理有限公司
- 代理人： 许宗富
- 主分类号： G06F40/30
- IPC分类号： G06F40/30 ; G06F40/242 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于深度学习的文本情感分析方法，包括：步骤一：对文本样本数据进行预处理，人工预先进行情感评定等级标注；步骤二：构建用于在线文本情感分析的Self‑Attention深度学习模型，用训练集数据训练该模型；每次计算损失函数，计算输出层神经元的梯度并正向和反向传播更新每一层的网络参数值，直到达到截止条件后获取优化的Self‑Attention深度学习模型以及各网络参数；步骤三：采集实际文本语料数据，利用优化的Self‑Attention深度学习模型对数据进行处理，获取在线文本情感分析结果。
公开/授权文献:
- CN114595693B 一种基于深度学习的文本情感分析方法 公开/授权日：2024-12-03