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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于特征选择与特征提取的情绪分类方法，具体按照以下步骤实施：获取英文文本语料库，并对英文文本语料库进行预处理，得到英文文本数据集，对英文文本数据集中的所有文本进行分词，得到单词序列；采用句法依存关系和词性特征获取单词序列中的特征词，将这些特征词形成特征词集合；对特征词集合中每个特征词采用改进的TF‑IDF算法进行特征提取，得到每个特征词的权值表示，每个特征词的权值表示组成特征词集合的权重向量，通过权重向量形成权重矩阵；将权重矩阵与BERT模型输出的注意力矩阵进行加权融合，得到特征矩阵；根据特征矩阵确定最终情绪分类结果。本发明具有可以提高情绪分类准确性的特点。
主权项：1.基于特征选择与特征提取的情绪分类方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取英文文本语料库，并对英文文本语料库进行预处理，得到英文文本数据集，对英文文本数据集中的所有文本进行分词，得到单词序列；步骤2、采用句法依存关系和词性特征获取单词序列中的特征词，将这些特征词形成特征词集合；步骤3、对特征词集合中每个特征词采用改进的TF-IDF算法进行特征提取，得到每个特征词的权值表示，每个特征词的权值表示组成特征词集合的权重向量，通过权重向量形成权重矩阵；步骤4、将权重矩阵与BERT模型输出的注意力矩阵进行加权融合，得到特征矩阵；步骤5、根据特征矩阵确定最终情绪分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于特征选择与特征提取的情绪分类方法
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