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本发明公开了一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备，包括：获取评论文本数据集，对评论文本数据集进行预处理；采用BERT模型对预处理后的数据集中的评论文本进行词向量化；将评论文本词向量输入至BiLSTM+Attention模型中进行粗粒度情感分析，训练得到用于情感分析的神经网络模型；采用LDA主题模型对预处理后的数据集进行主题提取，得到主题‑属性词；筛选数据集中包含属性词的短句，并标注对应的主题；将标注有主题的短句集输入到训练好的神经网络模型中进行细粒度情感分析，得到各个主题的情感倾向。本发明基于Bert+BiLSTM+LDA的情感分析方法能够有效提高文本细粒度情感分析的准确率。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202211441031.1
Filing Date： 2022-11-17
Publication Date： 2023-04-04
Pub. No.： CN115906824A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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