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申请/专利权人：赛力斯汽车有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种情感分类模型训练方法、系统、情感分类方法及系统，该情感分类模型训练方法包括：获取训练集，训练集包括多个训练样本，训练样本包括：评论信息、被评论信息以及情感标签；对评论信息与被评论信息进行拼接，基于拼接后的信息进行特征提取，得到目标特征；利用预设的嵌入层，将情感标签转换为嵌入向量；对目标特征与对应的嵌入向量进行拼接，得到综合向量；将综合向量输入情感分类模型的分类网络，以完成情感分类模型训练；该情感分类模型训练方法能够确保情感分类模型在关注评论信息的情感的同时，还关注被评论信息的具体内容，有助于提高情感分类模型的精准度。
主权项：1.一种情感分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练集，所述训练集包括多个训练样本，所述训练样本包括：评论信息、被评论信息以及情感标签；对所述评论信息与所述被评论信息进行拼接，基于拼接后的信息进行特征提取，得到目标特征；利用预设的嵌入层，将所述情感标签转换为嵌入向量；对所述目标特征与对应的所述嵌入向量进行拼接，得到综合向量；将所述综合向量输入情感分类模型的分类网络，以完成情感分类模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 赛力斯汽车有限公司 情感分类模型训练方法、系统、情感分类方法及系统
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