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摘要：本申请公开了一种音乐评论情感分析方法、设备及介质，获取训练数据集；训练数据集中至少包括利用预设句式模板以及预设情感词典生成的情感分类训练数据，预设句式模板包括比较型句式模板，预设情感词典包括预设网络词汇及其情感极性信息；利用预设情感词典生成每个情感分类训练数据对应的第一嵌入向量；基于每个情感分类训练数据对应的指定评价对象信息生成每个情感分类训练数据对应的第二嵌入向量；基于第一嵌入向量、第二嵌入向量对情感分析模型进行训练，得到训练后情感分析模型；当获取到待分析音乐评论，则利用训练后情感分析模型确定待分析音乐评论对应的情感极性。能够提升情感分析模型的性能，从而提升音乐评论情感分析的准确度。

主权项：1.一种音乐评论情感分析方法，其特征在于，包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集中至少包括利用预设句式模板以及预设情感词典生成的情感分类训练数据，所述预设句式模板包括比较型句式模板，所述预设情感词典包括预设网络词汇以及所述预设网络词汇的情感极性信息；利用所述预设情感词典生成所述训练数据集中每个情感分类训练数据对应的第一嵌入向量；基于所述训练数据集中每个情感分类训练数据对应的指定评价对象信息生成每个情感分类训练数据对应的第二嵌入向量；基于所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量对情感分析模型进行训练，得到训练后情感分析模型；当获取到待分析音乐评论，则利用所述训练后情感分析模型确定所述待分析音乐评论对应的情感极性；其中，所述基于所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量对情感分析模型进行训练，得到训练后情感分析模型，包括：将每个情感分类训练数据输入所述情感分析模型的token嵌入层、segment嵌入层、position嵌入层，得到每个情感分类训练数据对应的token嵌入向量、segment嵌入向量、position嵌入向量；将每个情感分类训练数据对应的所述token嵌入向量、所述segment嵌入向量、所述position嵌入向量融合，得到每个情感分类训练数据对应的第一融合向量；将所述第一融合向量进行归一化，得到归一化向量；将所述归一化向量、所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量融合，得到第二融合向量；基于所述第二融合向量对情感分析模型进行训练，得到训练后情感分析模型。

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