情感分类模型训练方法、系统、情感分类方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
情感分类模型训练方法、系统、情感分类方法及系统
申请号:CN202411007675
申请日期:2024-07-25
公开号:CN118964981A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
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
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种肿瘤特异性基因突变和甲基化联合生物信息学分析方法及系统
样本 位点 神经网络模型 肿瘤 生物信息分析技术
2
一种基于FARIMA-LSTM模型的频率序列预估方法
LSTM模型 序列 ARMA模型 训练集数据 频率
3
一种基于DSST-Y的地面军事目标实时跟踪方法
跟踪方法 军事 图像 子模块 表达式
4
一种面向水库大坝安全的多模态大模型构建及运行方法及系统
大坝安全隐患 构建训练集 预训练模型 结构单元 水库大坝
5
一种基于簇结构优化与三角不等式策略的K近邻搜索方法
K近邻 近邻搜索方法 粒子 聚类算法 大规模高维数据
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号