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本發(fā)明提供基于深度混合模型遷移學(xué)習(xí)的評(píng)論情感分類方法及系統(tǒng)，所述評(píng)論情感分類方法包括以下步驟：步驟S1，采集商品評(píng)論，并對(duì)商品評(píng)論的源領(lǐng)域數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行預(yù)處理；步驟S2，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)映射為詞向量；步驟S3，對(duì)商品評(píng)論的源領(lǐng)域數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行深度混合模型預(yù)訓(xùn)練；步驟S4，對(duì)商品評(píng)論的目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行深度混合模型的微調(diào)；步驟S5，對(duì)目標(biāo)領(lǐng)域的商品評(píng)論進(jìn)行情感分類。本發(fā)明訓(xùn)練速度快且訓(xùn)練難度低，只需要幾輪訓(xùn)練便可以得到較高分類精度，并且在噪音較多或者數(shù)量較少的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練時(shí)也能得到較好的分類效果，對(duì)數(shù)據(jù)集依賴性小，魯棒性良好；本發(fā)明還有效提高了可遷移能力，達(dá)到了提高遷移學(xué)習(xí)后的分類精度等目的。

計(jì)算控制>學(xué)習(xí)方法>混合模型遷移學(xué)習(xí); 計(jì)算控制>評(píng)價(jià)方法>情感分類評(píng)價(jià)方法