公开(公告)号：CN119961452A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510018059.1

申请日：2025-01-06

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 彭晛 ,  齐佳琪 ,  张政 ,  孙建文 ,  刘智 ,  刘三女牙 ,  靳燕燕 ,  勾瑞雪

IPC: G06F16/353 ,  G06F40/30 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明提供一种基于多维数据增强和孪生特征提取的情感分类方法及装置，该方法包括：基于多维数据增强模型对待分类文本分别进行字级别、词级别和句级别的增强处理；基于孪生特征提取模型从增强处理后的待分类文本中提取中文句式结构信息和中文语义信息，所述中文句式结构信息和所述中文语义信息形成孪生特征对；使用深度神经网络从所述孪生特征对的整合特征中提取文本特征，根据所述文本特征得到所述待分类文本的预测情感类别；所述多维数据增强模型、孪生特征提取模型和深度神经网络整体通过以文本样本为样本，以所述文本样本的标注情感类别为标签进行训练得到。本发明提高文本情感分类的精度。