专利名称：基于双向长短时记忆神经网络的文本情感分析方法专利类型：发明专利
发明人：徐光侠,潘霖,马创,张业,吴佳健,袁野,周代棋,郑爽申请号：CN201811414183.6申请日：20181126公开号：CN109597891A公开日：20190409
摘要：本发明属于人工智能与数据挖掘的交叉领域，具体涉及基于双向长短时记忆神经网络的文本情感分析方法；所述方法包括以下步骤将文本映射词向量映射框架中，将所述文本表示为词向量矩阵；构建改进的卷积神经网络，对映射的词向量矩阵进行特征提取；利用双向长短时记忆循环神经网络对提取的特征进行训练，直至其损失函数最小时；在该循环神经网络后增加全局均值池化层和分类层，从而输出该文本的情感分类。本发明将深度学习应用在文本情感分析中，摆脱了人工提取文本情感特征的局限性，同时在深度学习领域结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，并对网络进行改进，使其能更好的应用在文本处理的任务中。
申请人：重庆邮电大学
地址：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
国籍：CN
代理机构：重庆辉腾律师事务所
代理人：王海军
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