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申请/专利权人：人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
摘要：本发明公开了一种文本情绪识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取训练文本数据集，对训练文本数据集进行预处理，得到数据集中每个文本语句分别对应的词向量；使用双向门控循环单元以及数据集对应的词向量，对卷积神经网络进行训练得到训练后的人工神经网络；根据训练后的人工神经网络构建脉冲神经网络，并将人工神经网络对应的模型参数传入脉冲神经网络；使用反向传播算法，对脉冲神经网络进行训练，将训练完成的脉冲神经网络作为文本情绪识别模型。本发明实施例的技术方案可以有效处理歧义文本以及文本中的长距离依赖关系，在保持高准确度的同时显著降低模型的能耗。
主权项：1.一种文本情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练文本数据集，对所述训练文本数据集进行预处理，得到所述数据集中每个文本语句分别对应的词向量；使用双向门控循环单元以及所述数据集对应的词向量，对卷积神经网络进行训练，得到训练后的人工神经网络；根据所述训练后的人工神经网络，构建脉冲神经网络，并将所述人工神经网络对应的模型参数传入脉冲神经网络；使用反向传播算法，对所述脉冲神经网络进行训练，并将训练完成的脉冲神经网络作为文本情绪识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 一种文本情绪识别方法、装置、设备及存储介质
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