公开(公告)号：CN110909167A

公开(公告)日：2020-03-24

申请号：CN201911197204.8

申请日：2019-11-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴渝 ,  赵珍妮 ,  李红波

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明请求保护一种微博文本分类系统，具体包括以下模块：数据预处理模块：用python爬虫软件爬取微博博文信息和微博用户信息，清洗缺失的数据，并根据情感极性进行人工打标；词向量词性增强模块：通过word2vec构造微博博文信息的词向量，在原始词向量的基础上，根据情感词词典和程度副词词典增强词性信息；新特征构造模块：用于对微博用户信息进行特征提取工作，在原始特征的基础上构造出新的特征；分类模块：利用改进的textCNN模型，先通过卷积层和池化层学习词向量信息，再通过全连接层融入用户信息，最后用softmax函数激活，将微博文本分为积极、消极和中性三种类型。

公开(公告)号：CN110909167B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN201911197204.8

申请日：2019-11-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴渝 ,  赵珍妮 ,  李红波

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明请求保护一种微博文本分类系统，具体包括以下模块：数据预处理模块，用python爬虫软件爬取微博博文信息和微博用户信息，清洗缺失的数据，并根据情感极性进行人工打标；词向量词性增强模块：通过word2vec构造微博博文信息的词向量，在原始词向量的基础上，根据情感词词典和程度副词词典增强词性信息；新特征构造模块：用于对微博用户信息进行特征提取工作，在原始特征的基础上构造出新的特征；分类模块：利用改进的textCNN模型，先通过卷积层和池化层学习词向量信息，再通过全连接层融入用户信息，最后用softmax函数激活，将微博文本分为积极、消极和中性三种类型。