公开(公告)号：CN110046223A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910191148.0

申请日：2019-03-13

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 李俭兵 ,  刘栗材 ,  张功国

IPC: G06F16/33 ,  G06F17/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明请求保护一种基于改进型卷积神经网络模型的影评情感分析方法。在输入层和卷积层之间引入权重分布层，可以对文本中重要部分分析，减少噪音，使处理的特征得到提升。利用卷积建立模型，卷积方法是在字词的周围产生局部特征，然后使用局部最大值的方式组合，以创建固定大小的特征。在卷积层中使用的是梯度下降法来计算，可能会出现梯度弥散，引入门控机制降低弥散；其次，在新模型中取消了softmax层，加入支持向量机层；最后，使用条件随机场不仅处理传统模型在第i个标签上的特征函数也处理其前后位置的信息特征函数。本发明在传统卷积神经网络的基础上进行改进，添加了条件随机场层，从而可以提取高级抽象的特征，具有更好的分类能力。

公开(公告)号：CN110046223B

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN201910191148.0

申请日：2019-03-13

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 李俭兵 ,  刘栗材 ,  张功国

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明请求保护一种基于改进型卷积神经网络模型的影评情感分析方法。在输入层和卷积层之间引入权重分布层，可以对文本中重要部分分析，减少噪音，使处理的特征得到提升。利用卷积建立模型，卷积方法是在字词的周围产生局部特征，然后使用局部最大值的方式组合，以创建固定大小的特征。在卷积层中使用的是梯度下降法来计算，可能会出现梯度弥散，引入门控机制降低弥散；其次，在新模型中取消了softmax层，加入支持向量机层；最后，使用条件随机场不仅处理传统模型在第i个标签上的特征函数也处理其前后位置的信息特征函数。本发明在传统卷积神经网络的基础上进行改进，添加了条件随机场层，从而可以提取高级抽象的特征，具有更好的分类能力。