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摘要：本发明涉及情感分析技术领域，尤其涉及一种高准确率情感判定与负面数据召回方法及系统。该方法包括以下步骤：获取用户文本数据，并对用户文本数据进行文本分词，得到用户文本分词数据；对用户文本分词数据进行特征提取，得到文本分词特征数据；对本文分词数据进行初步情感分类模型构建，得到初步情感分类模型，并进行深度情感分类模型构建，得到深度情感分类模型；模型集成，得到情感判定模型；获取实时用户文本数据，并利用情感判定模型对实时用户文本数据进行情感判定，得到情感分类标签数据；根据情感分类标签数据中的负面情感标签数据进行负面数据增强，得到负面文本特征增强数据。本发明能够识别和处理各种情感信息，特别是负面情感信息。
主权项：1.一种高准确率情感判定与负面数据召回方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取用户文本数据，并对用户文本数据进行文本分词，得到用户文本分词数据；S2、对用户文本分词数据进行特征提取，得到文本分词特征数据；S3、对本文分词数据进行初步情感分类模型构建，得到初步情感分类模型，并对文本分词特征数据进行深度情感分类模型构建，得到深度情感分类模型；将初步情感分类模型以及深度情感分类模型进行模型集成，得到情感判定模型；S4、获取实时用户文本数据，并利用情感判定模型对实时用户文本数据进行情感判定，得到情感分类标签数据，其中情感分类标签数据包括正面情感标签数据、负面情感标签数据以及中性情感标签数据；S5、根据情感分类标签数据中的负面情感标签数据进行负面数据提取，得到用户负面文本数据；根据用户负面文本数据进行聚类处理，得到负面文本特征数据；根据负面文本特征数据进行负面数据增强，得到负面文本特征增强数据，以进行情感判定模型优化作业。
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百度查询： 湖南识微科技有限公司 高准确率情感判定与负面数据召回方法及系统
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