公开(公告)号：CN112818123A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110178791.7

申请日：2021-02-08

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  王梓宇 ,  蔡超志 ,  赵伟超 ,  赵玉凤 ,  段晓旋 ,  杨丽君 ,  马文莉 ,  马超

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明适用于情感分类技术领域，提供了一种文本的情感分类方法，包括：基于Bert模型对目标文本进行动态词向量建模，并将动态词向量数据输入至预设的双通道神经网络模型的CNN通道中进行特征学习，得到第一特征向量；获取目标文本的主题信息，基于word2vec模型对主题信息进行静态词向量建模，并将静态词向量数据输入至预设的双通道神经网络模型的GRU通道中进行特征学习，得到第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量进行拼接，得到第三特征向量；通过自注意力机制对第三特征向量进行处理，并基于预设的分类器模型对处理后的第三特征向量进行情感分类。本发明能够提高对目标文本进行情感分类的准确率。

公开(公告)号：CN112328735A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011256659.5

申请日：2020-11-11

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 吴迪 ,  赵伟超 ,  申超 ,  赵玉凤 ,  王梓宇 ,  马文莉 ,  杨丽君 ,  段晓旋 ,  马超

IPC: G06F16/31 ,  G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/268 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明适用于大数据分析技术领域，提供了一种热点话题确定方法、装置及终端设备。其中所述热点话题确定方法，包括：获取短文本集，并根据所述短文本集确定各个短文本分别对应的特征词集；基于改进的BTM模型，根据所述各个短文本分别对应的特征词集确定所述短文本集对应的主题向量；根据所述各个短文本分别对应的特征词集确定各个短文本分别对应的文本向量；根据所述短文本集对应的主题向量和所述各个短文本分别对应的文本向量，确定所述各个短文本分别对应的主题词；计算所述各个短文本分别对应的主题词的话题热度值，根据所述各个短文本分别对应的主题词的话题热度值确定热点话题。本发明能够提高确定热点话题的可靠性和准确性。