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基于BERT模型的带权消极监督文本情感分析方法

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专利号 2021108031794 专利名称 基于BERT模型的带权消极监督文本情感分析方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F40/247(2020.01),G06F16/35(2019.01),G06F40/216(2020.01),G06F40/30(2020.01)
申请人 申请地址 344000 江西省抚州市学府路56号
发明人 申请日期 2021-07-15
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 07:34:37
专利摘要 本发明提供一种基于BERT模型的带权消极监督文本情感分析方法,以解决当前基于BERT模型和消极监督机制的文本分类模型没有考虑到不同标签类别之间的差异程度,对所有负面样本采用同等监督力度,致使学习提取到的差异信息不足,导致模型分类性能下降的技术问题,它可以更好地学习提取文本类别差异信息;其分类层也能学习到上述的类别差异,从而更好提升分类效果,它包括:S1、收集数据集,并建立训练集、测试集;S2、建立多任务学习情感分类模型;S3、将训练集输入到模型中进行训练;S4、将测试集输入到多任务学习情感分类模型中进行预测分类,并根据预测结果对模型进行评估。

交易流程

转让材料

买卖双方需提供 平台提供 转让后买方可获得
企业 个人 专利代理委托书
专利权转让协议
办理文件副本请求书
发明人变更声明
专利证书
手续合格通知书
专利登记簿副本
买方 企业营业执照
企业组织机构代码证
身份证
卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
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