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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开一种中文评论文本情感分析方法、系统、设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域。所述方法包括：对获取的中文评论文本进行清洗处理，得到去噪文本；利用BERT的tokenizer模块进行分词，并在文本前面添加提示模式输入，最后进行映射得到初始token序列；对每一个token进行词嵌入和位置嵌入，得到初始的文本嵌入表示；利用BERT的encoder模块进行上下文关联，得到深层表示；利用双向长短时神经网络进行双向传播，并提取连接后的隐藏状态中由设定标记对应的隐藏状态，并输入分类器中得到文本的情感极性二分类结果。本发明能够在时间和空间两个维度上对中文文本情感分析任务进行优化。
主权项：1.一种中文评论文本情感分析方法，其特征在于，包括：获取中文评论文本；对所述中文评论文本进行清洗处理，得到去噪文本；所述清洗处理的过程为删除文本中的停用词和冗余符号；利用BERT的tokenizer模块对所述中文评论文本进行分词，并在文本前面添加提示模式输入，最后映射到整数下标得到初始token序列；所述提示模式输入为基于情感标签组成的句子；对序列中的每一个token进行词嵌入和位置嵌入，将词嵌入表示和位置嵌入表示相加，得到初始的文本嵌入表示；利用BERT的encoder模块，对所述初始的文本嵌入表示进行自注意力计算、位置特定的信息交互和层间的信息融合，得到深层表示；所述encoder模块包括12个依次连接的transformerblock；利用双向长短时神经网络，对所述深层表示进行双向传播，并将双向传播得到的隐藏状态进行连接，得到最终的隐藏状态；提取所述最终的隐藏状态中设定标记对应的隐藏状态，并输入分类器中得到文本的情感极性二分类结果；所述设定标记为“[mask]”标记。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种中文评论文本情感分析方法、系统、设备及存储介质
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