公开(公告)号：CN112182152A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011013190.2

申请日：2020-09-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 韩东红 ,  高翟 ,  任延华 ,  唐翔 ,  吴刚 ,  乔百友

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供提出了基于深度学习的新浪微博用户情感影响力分析方法，包括数据获取、数据预处理、构建多元情感特征词向量、文本进行情感分类和定义微博用户情感影响力，本发明中通过使用MSF‑CNN算法对微博文本进行情感分析能力高于w2c‑CNN算法，能很好的配合微博中书写自由、用词随意的语言环境，能很好的考虑微博文本的上下语境，提取出文本特征，同时考虑词语自身所携带的情感，能更好的进行情感分类。

公开(公告)号：CN112182152B

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202011013190.2

申请日：2020-09-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 韩东红 ,  高翟 ,  任延华 ,  唐翔 ,  吴刚 ,  乔百友

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供提出了基于深度学习的新浪微博用户情感影响力分析方法，包括数据获取、数据预处理、构建多元情感特征词向量、文本进行情感分类和定义微博用户情感影响力，本发明中通过使用MSF‑CNN算法对微博文本进行情感分析能力高于w2c‑CNN算法，能很好的配合微博中书写自由、用词随意的语言环境，能很好的考虑微博文本的上下语境，提取出文本特征，同时考虑词语自身所携带的情感，能更好的进行情感分类。