一种基于深度神经网络的情感计算与信息处理方法

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一种基于深度神经网络的情感计算与信息处理方法
申请号:CN202510648426
申请日期:2025-05-20
公开号:CN120611211A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度神经网络的情感计算与信息处理方法,属于人工智能与自然语言处理(NLP)技术领域。本发明对输入文本数据进行预处理;将预处理后的文本数据通过Word2Vec模型进行词嵌入,将每个词映射为高维向量,从而捕捉词语之间的语义关系;使用双向递归神经网络模型Bi‑RNN、双向长短期记忆网络Bi‑LSTM或结合卷积神经网络的双向LSTM模型Bi‑LSTM CNN处理词嵌入表示,得到分类结果,实现情感分析任务。本发明显著提升了情感分析的精度和鲁棒性。
技术关键词
深度神经网络 信息处理方法 双向长短期记忆网络 递归神经网络模型 Word2Vec模型 LSTM模型 文本 序列 词语 自然语言 情感特征 分词 卷积滤波器 正则化方法 语义 数据 词袋模型 鲁棒性 噪声