网络舆情文本信息情感极性分类处理系统及方法

（12）发明专利申请

（21）申请号 CN202010007184.X （22）申请日 2020.01.03 （71）申请人 西安电子科技大学

地址 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学

（10）申请公布号 CN111209401A

（43）申请公布日 2020.05.29

（72）发明人 裴庆祺;王玉燕

（74）专利代理机构 西安长和专利代理有限公司

代理人 何畏

（51）Int.CI

权利要求说明书 说明书 幅图

（）发明名称

网络舆情文本信息情感极性分类处理系统及方法

（57）摘要

本发明属于计算机科学技术领域，公开了

一种网络舆情文本信息情感极性分类处理系统及方法，网络文本情感极性广泛应用与舆情监控系统中，但传统机器学习方法的特征工程提取模块对文本信息损失较大，分类模型准确性也不够高。本方法，数据预处理后，通过BERT预训练模型fine‑tuning的方式构建词向量，BERT模型计算了句子中的字与其他每个字之间的相关性，构造的词向量能较好解决汉语的“一词多义”和

“近义词”情况，大大减少了词向量表示的损失，分类模型中，先用Bi‑LSTM有效学习上下文信息，再用Attention捕获主要语义信息，有效过滤无价值舆情信息，最后使用softmax分类，所得舆情文本情感极性分类结果性能比当下主流算法达到更好的性能。

法律状态

法律状态公告日

2020-05-29 2020-05-29 2020-06-23

法律状态信息

公开 公开

实质审查的生效

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公开 公开

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权利要求说明书

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说明书

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