数字市场 专利库 基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法
基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法

基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法

注：上述费用仅包含专利权利转让费用，不包含专利年费或因年费未及时缴纳产生的滞纳金、恢复费。专利年费是专利权人依照专利法规定，自被授予专利权的当年开始，在专利权有效期内逐年应向专利局缴纳的费用。由于出售的专利类型、专利年限以及专利权人是否满足国家费用减缓的条件均会影响具体年费金额，需根据购买专利的实际情况进行缴纳。缴纳年费以及滞纳金、恢复费需单独和平台顾问确认且不属于下单后加价行为，故无法适用保障。
专利申请号：
CN201710271861.7
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06F40/289
专利有效期：
2037-04-24
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专利信息
专利名称：基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法
商品编号：5377065
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申请日期：2017-04-24
公开/公告号：CN107092596B
授权公告日/公开日：2020-08-04
申请/专利权人： 重庆***学
发明/设计人： 张祖***臣权
主分类号：G06F40/289
IPC分类号：G06F40/289; G06F40/30; G06N3/04; G06N3/08
说明书摘要免费下载摘要

本发明公开了基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：1、利用原始文本数据训练语义词向量和情感词向量并利用搜集的情感词典进行词典词向量构建；2、利用长短时记忆网络LSTM捕获单词的上下文语义用于歧义消除；3、利用卷积神经网络(结合不同滤波长度的卷积核提取文本的局部特征；4、再利用三种不同的注意力机制分别提取全局特征；5、对原始文本数据进行人工特征提取；6、利用局部特征，全局特征以及人工特征对多模一致回归目标函数进行训练；7、利用多模一致回归预测方法进行情感极性预测。本发明相对于采用单一词向量或仅提取文本局部特征等方法，能够进一步提高情感分类精度。

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基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法专利，专利类型：发明授权，技术分类是：G06F40/289，购买基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法专利，需要申请人和发明人的基础信息，还需提供基于attention CNNs和CCR的文本情感分析方法专利的详细信息。
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