一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)輿情情感分類方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910207891.0 申請日 -
公開（公告）號 CN110083700A 公開（公告）日 2019-08-02
申請公布號 CN110083700A 申請公布日 2019-08-02
分類號 G06F16/35（2019.01）I; G06F17/27（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李鵬飛; 徐俊剛 申請（專利權(quán)）人 北京中興通網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京君尚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 司立彬
地址 100094 北京市海淀區(qū)西北旺東路10號院東區(qū)10號樓3層3-12
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)輿情情感分類方法及系統(tǒng)，本方法為：1)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練生成一企業(yè)輿情情感分類模型，其第一層為詞嵌入層，第二層為多個并列的卷積層，第三層為多個并列的池化層，第四層為全連接層；2)詞嵌入層對待分類的企業(yè)輿情文本進(jìn)行預(yù)處理生成對應(yīng)的詞向量矩陣；3)各卷積層分別對輸入的詞向量矩陣進(jìn)行特征提取，每一卷積層對應(yīng)得到一文本詞向量特征圖并輸入到一對應(yīng)的池化層；4)各池化層分別提取所輸入文本詞向量特征圖的平均特征和最強(qiáng)特征，并將其輸入到該企業(yè)輿情情感分類模型的全連接層；5)全連接層根據(jù)各池化層輸入的特征對待分類的企業(yè)輿情文本進(jìn)行分類，得到待分類的企業(yè)輿情文本的輿情類別。