一种基于神经网络识别文本评论情感倾向的分析方法
Abstract:
本发明公开了属于计算机语言文字处理技术领域的一种基于神经网络识别文本评论情感倾向的分析方法。在处理文本评论数据上,首先使用CBOW进行处理,把每个句子准确分词为一个个词或者词语;每个句子都有一个对应的类别标签;然后利用长短时记忆LSTM模型判别评论的情感倾向性;得到每个句子的标签;进而与真实标签进行比较得到准确率,通过训练该神经网路模型得到其最好的准确率,即达到神经网络识别文本评论情感倾向分析的目的。借助GPU加速神经网络的训练过程,不仅提高情感分类的准确率,而且使大规模语料的训练速度得到提升;能有效的识别评论的情感倾向,尤其在电商、电影等其他面会有更好的应用前景。
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