公开(公告)号：CN110472245B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN201910751989.2

申请日：2019-08-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯时 ,  谢宏亮 ,  王大玲 ,  张一飞

IPC: G06F40/279 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提出一种基于层次化卷积神经网络的多标记情绪强度预测方法，包括：将原始多标记社会媒体短文分为训练集及测试集；对训练集中一段原始多标记社会媒体短文本数据进行预处理，得到训练集基本情绪单标记数据；构建基于层次卷积神经网络的单标记情绪分类模型；基于注意力卷积神经网络构建情绪强度值模型；针对多标记社会媒体短文本测试数据，使用层次卷积神经网络的单标记情绪分类模型进行预测，得到优化后的多标记情绪强度向量。采用本发明的基于层次化卷积神经网络的多标记情绪强度预测方法，可以进一步提高社会媒体文本情绪强度预测的准确率，特别适合文本中同时存在多种基本情绪的场景。

公开(公告)号：CN110472245A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910751989.2

申请日：2019-08-15

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯时 ,  谢宏亮 ,  王大玲 ,  张一飞

IPC: G06F17/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提出一种基于层次化卷积神经网络的多标记情绪强度预测方法，包括：将原始多标记社会媒体短文分为训练集及测试集；对训练集中一段原始多标记社会媒体短文本数据进行预处理，得到训练集基本情绪单标记数据；构建基于层次卷积神经网络的单标记情绪分类模型；基于注意力卷积神经网络构建情绪强度值模型；针对多标记社会媒体短文本测试数据，使用层次卷积神经网络的单标记情绪分类模型进行预测，得到优化后的多标记情绪强度向量。采用本发明的基于层次化卷积神经网络的多标记情绪强度预测方法，可以进一步提高社会媒体文本情绪强度预测的准确率，特别适合文本中同时存在多种基本情绪的场景。