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公开(公告)号：CN110321563B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910580225.1
申请日：2019-06-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06F16/33
Abstract: 本发明涉及自然语言分析技术，旨在提供一种基于混合监督模型的文本情感分析方法。包括：利用基于复合神经网络的定性情感分析模型进行强监督定性分析，通过将LSTM与CNN联合构造复合神经网络，并用于同时提取文本的序列特征与多维度特征，更准确地预测文本的情感极性可信度；基于句法分析树实现弱监督定量分析，通过对句子分词和构造句法分析树得到句子的层级修饰关系；然后根据情感词典进行递归向上的标注与计算，计算出各句的情感强度值；将前述可信度与情感强度相乘，得到文本的终判情感强度。本发明提出的混合监督模型，可以取现有技术两种计算方式的长处，能够给出兼具可信度与精细度的分析结果。
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公开(公告)号：CN109146611B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201810781686.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明涉及电子商务，旨在提供一种电商产品质量评价方法及系统。该种电商产品质量评价方法，先定义用于构建所述电商产品质量信用指数的指标，按层次得到每个商品的初始电商产品质量信用指数，再计算以时间为维度的每个商品所对应指标的工具变量的原始增长率，并修正所述原始增长率以获得修正后增长率的算法；利用修正后增长率对历史电商产品质量信用指数进行更新的算法；最后集合每个商品的质量信用指数及投票权来计算得到总体行业的电商产品质量信用指数。本发明是一种对电商产品质量评价的创新性计算方法，能对电商产品进行深入分析，能够如实刻画电商产品发展波动的轨迹，有效监测电商产品行业的发展态势。
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公开(公告)号：CN110321563A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910580225.1
申请日：2019-06-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及自然语言分析技术，旨在提供一种基于混合监督模型的文本情感分析方法。包括：利用基于复合神经网络的定性情感分析模型进行强监督定性分析，通过将LSTM与CNN联合构造复合神经网络，并用于同时提取文本的序列特征与多维度特征，更准确地预测文本的情感极性可信度；基于句法分析树实现弱监督定量分析，通过对句子分词和构造句法分析树得到句子的层级修饰关系；然后根据情感词典进行递归向上的标注与计算，计算出各句的情感强度值；将前述可信度与情感强度相乘，得到文本的终判情感强度。本发明提出的混合监督模型，可以取现有技术两种计算方式的长处，能够给出兼具可信度与精细度的分析结果。
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公开(公告)号：CN109146611A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810781686.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/06
CPC classification number: G06Q30/0609
Abstract: 本发明涉及电子商务，旨在提供一种电商产品质量信用指数分析方法及系统。该种电商产品质量信用指数分析方法，先定义用于构建所述电商产品质量信用指数的指标，按层次得到每个商品的初始电商产品质量信用指数，再计算以时间为维度的每个商品所对应指标的工具变量的原始增长率，并修正所述原始增长率以获得修正后增长率的算法；利用修正后增长率对历史电商产品质量信用指数进行更新的算法；最后集合每个商品的质量信用指数及投票权来计算得到总体行业的电商产品质量信用指数。本发明是一种对电商产品质量信用指数分析的创新性计算方法，能对电商产品进行深入分析，能够如实刻画电商产品发展波动的轨迹，有效监测电商产品行业的发展态势。
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