公开(公告)号：CN106599933A

公开(公告)日：2017-04-26

申请号：CN201611223174.X

申请日：2016-12-26

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 徐冰 ,  杨沐昀 ,  杨艳 ,  赵铁军 ,  郑德权 ,  朱聪慧 ,  曹海龙

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06K9/6262 ,  G06F16/35 ,  G06K9/6277

Abstract: 一种基于联合深度学习模型的文本情感分类方法，本发明涉及文本情感分类方法。本发明为了解决现有SVM等浅层分类方法，会带来维数灾难和数据稀疏等问题。步骤为：一：对文本数据中每一个词进行处理，采用word2vec工具对处理后的文本数据中每一个词进行训练，得到词向量字典；二：得到每个句子的矩阵M，LSTM层将矩阵M进行训练转化为固定维度的向量对输入层进行改进，生成d维h个具有上下文语义关系的词向量；三、采用CNN作为一个可训练的特征检测器从d维h个具有上下文语义关系的词向量中抽取特征；四：将抽取的特征依次连接，输出得到每个类别的概率，概率值最大的类别为所预测的类别。本发明用于自然语言处理领域。