技术总结
本发明提供一种结合用户和产品信息的神经网络情感分析方法，包括：获取待分析的文本段信息、用户信息和待评目标信息；根据文本段信息和长短期记忆神经网络模型构建句子、文本段的语义向量；根据句子和文本段的语义向量，以及用户信息和待评目标信息获得句子和文本段的增强向量；根据文本段的增强向量获得文本段的情感分类。本发明提供的结合用户和产品信息的神经网络情感分析方法，通过结合用户和产品的信息，提出了一个有效的神经网络情感分类模型。在文本的词语层级和句子层级分别结合了用户和产品的特征信息引入注意力机制，使得情感分类性能大大提升。
技术研发人员：孙茂松;陈慧敏;刘知远
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2016.09.20
技术公布日：2019.03.01