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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的学位论文同行评阅意见分析方法，S1：获取学位论文同行评阅意见数据；S2：对数据进行预处理；S3：将处理后的数据归纳为若干个方面项，并设定情感倾向值，得到标注后的学位论文同行评阅意见数据；S5：构建学位论文同行评阅意见特征提取模型，对学位论文同行评阅意见特征提取模型进行训练，获得训练后的学位论文同行评阅意见特征提取模型；S6：将待预测的学位论文同行评阅意见输入训练后的模型，得到各方面项所对应的情感倾向值。本发明通过构建学位论文同行评阅意见特征提取模型，最终分析出学位论文评阅意见在若干个方面项所对应的情感倾向值，减少了人工分析的过程，节省了时间，提高了工作效率，同时能够提取并融合输入数据的全局特征与局部特征，保证分类特征充足，从而提高了情感倾向值预测的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的学位论文同行评阅意见分析方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：获取学位论文同行评阅意见数据；S2：对所述学位论文同行评阅意见数据进行预处理，得到处理后的学位论文同行评阅意见数据；S3：将所述处理后的学位论文同行评阅意见数据归纳为若干个方面项，并设定情感倾向值，基于各方面项和设定的情感倾向值对处理后的学位论文同行评阅意见数据进行标注，得到标注后的学位论文同行评阅意见数据；S4：将所述标注后的学位论文同行评阅意见数据划分为训练集、验证集和测试集，并对所述训练集进行数据增强处理；S5：构建学位论文同行评阅意见特征提取模型以及损失函数，基于训练集和验证集对所述学位论文同行评阅意见特征提取模型进行训练，当所述损失函数收敛时，获得训练后的学位论文同行评阅意见特征提取模型，并基于所述测试集进行测试；S6：将待预测的学位论文同行评阅意见输入所述训练后的学位论文同行评阅意见特征提取模型，得到各方面项所对应的情感倾向值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于深度学习的学位论文同行评阅意见分析方法
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