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公开(公告)号：CN110297902A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910428969.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于多任务深度学习的商品评价分析方法，属于自然语言处理领域。本发明提供了一种能够实现多任务深度学习、稳定性好、准确性高的商品评价分析方法。本发明中，对文本数据集进行预处理，划分为训练集和测试集后去除停用词后，使用word2vec词向量模型将中文词语表征为词向量；输入到双通道LSTM网络中共享权重，利用样本对pair-wise损失函数在神经网络的中间层进行特征约束，经过梯度下降法进行学习；利用softmax分类损失函数实现情感极性分析，pari-wise损失函数学习特征分布，将softmax分类损失函数和pair-wise损失函数结合对进行优化。本发明主要用于分析处理商品评价语言。
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