公开(公告)号：CN110472115A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910728636.0

申请日：2019-08-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 韩东红 ,  汤玉莹 ,  王涛 ,  王波涛 ,  吴刚 ,  刘辉林 ,  乔白友 ,  夏利

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/906 ,  G06F16/951 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的社交网络文本情感细粒度分类方法，涉及情感多分类领域，本发明使用Scrapy框架爬取社交网络文本数据，进行数据清洗、分词，将分词结果作为word2vec的输入进行词向量转化；基于CNN模型进行文本的情感8分类，将词向量转化结果作为CNN嵌入层的输入，进行卷积、池化、概率计算等前向、反向传播过程训练模型，实现对网络评论情感分类的迁移学习，对社交网络文本进行二轮抽样实现实例迁移、训练分类器，并对评论进行情感预测；对前述工作进行系统设计，对分析结果进行可视化展示，利用MVC三层架构设计展示模块，并针对单文本或多文本情感细粒度分类、跨平台迁移学习文本情感细粒度分类、社交网络热度地图等三方面功能对界面进行设计。

公开(公告)号：CN110472115B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN201910728636.0

申请日：2019-08-08

Applicant: 东北大学

Inventor： 韩东红 ,  汤玉莹 ,  王涛 ,  王波涛 ,  吴刚 ,  刘辉林 ,  乔白友 ,  夏利

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/906 ,  G06F16/951 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的社交网络文本情感细粒度分类方法，涉及情感多分类领域，本发明使用Scrapy框架爬取社交网络文本数据，进行数据清洗、分词，将分词结果作为word2vec的输入进行词向量转化；基于CNN模型进行文本的情感8分类，将词向量转化结果作为CNN嵌入层的输入，进行卷积、池化、概率计算等前向、反向传播过程训练模型，实现对网络评论情感分类的迁移学习，对社交网络文本进行二轮抽样实现实例迁移、训练分类器，并对评论进行情感预测；对前述工作进行系统设计，对分析结果进行可视化展示，利用MVC三层架构设计展示模块，并针对单文本或多文本情感细粒度分类、跨平台迁移学习文本情感细粒度分类、社交网络热度地图等三方面功能对界面进行设计。