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基于舆情大数据分析的短文本情感分类方法、介质及系统
成果名称: | 基于舆情大数据分析的短文本情感分类方法、介质及系统 | 关键字: | 舆情 , 评论 , 情感 , 正文 , 主题 , 文本 , 短文 , 模型 , 向量 , 胶囊 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 重庆市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202111480111.3 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 重庆邮电大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
本发明请求保护一种基于舆情大数据分析的短文本情感分类方法、介质及系统,属于文本分类领域,该方法包括:将经向量获取模型获取的正文和评论文本向量集与经神经网络多标签分类模型获取的主题列表转换成单主题+正文+评论文本格式的输入样本;构建基于自主题注意力机制的胶囊网络模型,作为情感分类模型,根据主题权重设计该模型的损失函数,并将上述输入样本作为模型的输入;将待预测文本输入所述情感分类模型进行情感标签预测,完成评论短文本情感分类。其中文本情感分类模型为增加了自主题注意力机制的胶囊网络,能够根据不同主题分类,捕捉评论短文本向量中较为丰富的文本特征及对应情感标签,更高的提取短文本文字中情绪的特征,情感分类精确度较高。
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