技术特征：
技术总结
本申请公开了一种文本的情感信息识别方法，包括：采用已训练的Word2vec模型对待预测文本进行预处理，得到待预测文本的输入向量；采用已训练的BiLSTM模型对输入向量进行特征识别，得到上下文时序文本信息特征；通过已训练的CNN模型对上下文时序文本信息特征进行特征提取，得到目标特征；采用已训练的神经网络对目标特征进行识别，得到情感识别结果。通过已训练的Word2vec模型、BiLSTM模型以及CNN模型提取出待预测文本的上下文的时序特征，获取到文本的局部特征和序列信息，提高情感分析的精度和准确率。本申请还公开了一种情感信息识别设备、自然语言分析装置以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
技术研发人员：吴晓鸰;吴迎岗;凌捷
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：2019.06.13
技术公布日：2019.09.10