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公开(公告)号：CN113159831A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110315537.7
申请日：2021-03-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q30/02 , G06Q50/12 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于改进的胶囊网络的评论文本情感分析方法，包括评论文本搜集、评论文本预处理、文本建模将评论文本转为向量数据，利用改进的胶囊网络提取局部特征，并通过构建LSTM模型，提取文本上下文信息，最后通过softmax函数进行文本情感分类。与现有技术相比，本发明首先改进了胶囊网络的squash方法与dynamic‑Routing方法，与原有的方法相比更具有分辨性，具有更优的性能。然后基于改进的CapsNet‑LSTM模型进行评论文本的情感分析，有效的提高了评论文本情感分析的准确率，提高了情感分类的精度，该方法在酒店评论文本情感分析实验中相较于其他方法都具有较明显的优势。
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