公开(公告)号：CN109740154A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201811598961.1

申请日：2018-12-26

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 公茂果 ,  姚传宇 ,  王善峰 ,  武越 ,  张明阳 ,  解宇

IPC: G06F17/27 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的在线评论细粒度情感分析方法，包括文本表示矩阵依次输入文本情感特征提取器、粗粒度情感特征提取器和细粒度情感特征分类器得到细粒度情感分类结果；文本情感特征提取器选择单层CNN网络对输入的文本表示矩阵进行文本情感信息的提取得到情感表示矩阵，粗粒度情感特征提取器对输入的情感表示矩阵利用多个单层CNN网络进行粗粒度情感特征的提取得到粗粒度情感特征向量，细粒度情感特征分类器对粗粒度情感特征向量利用多层全连接神经网络进行细粒度情感分类。本发明具有分类准确、训练时间短的优点，可用于多层次多粒度的互联网用户评论的情感分析，可用于个性化推荐，智能搜索或产品反馈。

公开(公告)号：CN109740154B

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN201811598961.1

申请日：2018-12-26

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 公茂果 ,  姚传宇 ,  王善峰 ,  武越 ,  张明阳 ,  解宇

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的在线评论细粒度情感分析方法，包括文本表示矩阵依次输入文本情感特征提取器、粗粒度情感特征提取器和细粒度情感特征分类器得到细粒度情感分类结果；文本情感特征提取器选择单层CNN网络对输入的文本表示矩阵进行文本情感信息的提取得到情感表示矩阵，粗粒度情感特征提取器对输入的情感表示矩阵利用多个单层CNN网络进行粗粒度情感特征的提取得到粗粒度情感特征向量，细粒度情感特征分类器对粗粒度情感特征向量利用多层全连接神经网络进行细粒度情感分类。本发明具有分类准确、训练时间短的优点，可用于多层次多粒度的互联网用户评论的情感分析，可用于个性化推荐，智能搜索或产品反馈。