技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于GRU神经网络的中文评论情感分析法，属于自然语言处理及深度学习领域。该方法包括如下步骤：（1）先将语料数据载入，利用jieba分词工具进行分词；（2）去除一些无用的暂停词并将语料按比例分割为训练集和测试集；（3）利用word2vec训练语料的词语向量，对每个句子的所有词向量取均值，来生成对应句子的向量，然后利用word2vec模型网络进行反向传播训练最终计算生成相应的词向量；（4）将word2vec生成的带有句子情感的词向量输入GRU神经网络模型进行训练；（5）测试集按照训练集方法构建，输入GRU神经网络进行情感分类。本发明利用基于GRU神经网络的分类模型来进行情感分类，在获得不错效果的同时模型速度上也有显著提升。
技术研发人员：行鸿彦;余培
受保护的技术使用者：南京信息工程大学
技术研发日：2018.09.20
技术公布日：2019.01.08