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。
技术关键词
情感分类模型
情感分类方法
分类网络
情感类别
训练集
文本
情感分类系统
拼接模块
注意力
信息编码
语义特征提取
长短期记忆网络
序列
标签
人工智能技术
训练系统
分词
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LSTM模型
序列
ARMA模型
训练集数据
频率
大坝安全隐患
构建训练集
预训练模型
结构单元
水库大坝
K近邻
近邻搜索方法
粒子
聚类算法
大规模高维数据