公开(公告)号：CN116108840A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310124542.9

申请日：2023-02-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张丽 ,  李志惠 ,  郭婷 ,  程同琳

IPC: G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06F16/951 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备，该方法包括：采用BERT模型对预处理后的数据集中的评论文本进行词向量化；采用BiLSTM+Attention与BiGRU+Attention双通道模型分别提取评论文本词向量的全局特征和局部特征，并训练得到用于情感分析的神经网络模型；采用LDA主题模型对预处理后的数据集进行主题提取，得到主题‑属性词；筛选数据集中包含属性词的短句，并标注对应的主题；将标注有主题的短句集输入到训练好的神经网络模型中，得到各个主题的情感倾向。本发明基于Bert+BiLSTM+BiGRU+LDA的细粒度情感分析方法能够有效提高文本细粒度情感分析的准确率。