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专利名称：一种基于深度学习的文本情感分类方法专利类型：发明专利
发明人：冯翱,宋馨宇,王维宽,徐天豪申请号：CN2020102451.2申请日：20200331公开号：CN111368088A公开日：20200703
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的文本情感分类方法，基于标注数据集或自行采集的数据集，通过GloVe将数据集的文本转换为词向量表示，并构造词向量字典，从词向量字典中查找对应词的词向量并输入构建好的混合神经网络模型中，通过一维卷积来提取文本的n‑gram特征，通过一维卷积得到的特征图可以保持与输入文本相同的维度，将语义信息的损失降到最小；然后采用双向LSTM进行特征提取，获取从前到后与从后往前的时序信息，将将一维卷积提取出的N‑grams特征按时间顺序整合，本发明技术方案能够更好的挖掘特征之间的时序关系以及全局语义信息，提高文本情感分类的准确性。
申请人：成都信息工程大学
地址：610000 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号
国籍：CN
代理机构：成都智涌知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：周正辉
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