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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于主题融合BERT的文本评论情感分类方法及介质，包括以下步骤：获取文本评论数据，输入至预先训练好的情感分类模型中，输出情感分类结果，情感分类模型包括embedding层、训练好的LDA子模型和微调后的BERT子模型，其中LDA子模型的输出连接BERT子模型的softmax层，所述LDA子模型输出文本主题，并作用在BERT子模型的softmax层以指导BERT子模型的输出，得到最终的情感分类结果。与现有技术相比，本发明具有缓和跨领域词汇情感倾向误差、分析精度高等优点。
主权项：1.一种基于主题融合BERT的文本评论情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取文本评论数据，输入至预先训练好的情感分类模型中，输出情感分类结果，所述情感分类模型包括embedding层、训练好的LDA子模型和微调后的BERT子模型，其中所述BERT子模型包括softmax层，所述LDA子模型的输出连接BERT子模型的softmax层；所述情感分类模型执行的步骤包括：将所述文本评论数据输入embedding层进行嵌入处理，得到词向量；将所述词向量分别输入至所述LDA子模型和BERT子模型中，输出情感分类结果，其中所述LDA子模型输出文本主题，所述文本主题作用在BERT子模型的softmax层以指导BERT子模型的输出，得到最终的情感分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于主题融合BERT的文本评论情感分类方法及介质
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