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          北京工業(yè)大學(xué)張麗獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種文本細(xì)粒度情感分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN116108840B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202310124542.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F40/30;該發(fā)明授權(quán)一種文本細(xì)粒度情感分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備是由張麗;李志惠;郭婷;程同琳設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2023-02-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          一種文本細(xì)粒度情感分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種文本細(xì)粒度情感分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備,該方法包括:采用BERT模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集中的評(píng)論文本進(jìn)行詞向量化;采用BiLSTM+Attention與BiGRU+Attention雙通道模型分別提取評(píng)論文本詞向量的全局特征和局部特征,并訓(xùn)練得到用于情感分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;采用LDA主題模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題提取,得到主題?屬性詞;篩選數(shù)據(jù)集中包含屬性詞的短句,并標(biāo)注對(duì)應(yīng)的主題;將標(biāo)注有主題的短句集輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,得到各個(gè)主題的情感傾向。本發(fā)明基于Bert+BiLSTM+BiGRU+LDA的細(xì)粒度情感分析方法能夠有效提高文本細(xì)粒度情感分析的準(zhǔn)確率。

          本發(fā)明授權(quán)一種文本細(xì)粒度情感分析方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和計(jì)算設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種文本細(xì)粒度情感分析方法,其特征在于,包括: 獲取評(píng)論文本數(shù)據(jù)集; 對(duì)所述評(píng)論文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)標(biāo)注; 采用Bert模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集中的評(píng)論文本進(jìn)行詞向量化,得到評(píng)論文本詞向量; 將評(píng)論文本詞向量輸入至BiLSTM+Attention模型中進(jìn)行粗粒度情感分析,提取文本的全局特征信息,并通過(guò)注意力機(jī)制對(duì)全局特征進(jìn)行優(yōu)化; 將評(píng)論文本詞向量輸入至BiGRU+Attention模型中進(jìn)行粗粒度情感分析,提取文本的局部特征信息,并通過(guò)注意力機(jī)制對(duì)局部特征進(jìn)行優(yōu)化; 將優(yōu)化后的全局特征和局部特征進(jìn)行融合,得到最終的文本情感特征表示;將融合后的特征表示經(jīng)過(guò)全連接層和softmax激活函數(shù)得到輸出,預(yù)測(cè)整個(gè)句子的情感傾向;最終經(jīng)過(guò)訓(xùn)練得到用于情感分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型; 采用LDA主題模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題提取,得到主題-屬性詞;篩選數(shù)據(jù)集中包含屬性詞的短句,并標(biāo)注對(duì)應(yīng)的主題; 將標(biāo)注有主題的短句集輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行細(xì)粒度情感分析,得到各個(gè)主題的情感傾向。

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