文档摘要：为研究智能客服系统中用户的情感分类,基于数据构成的复杂性,提出了一种智能客服情感分类的模型,该模型采用CNN(卷积神经网络)+特征模型+GRU(门循环单元)网络框架实现了多特征融合数据的情感分类.模型针对智能客服系统中用户中文语料库语句简短且偏重口语化,隐喻、讽刺等特点,构建了针对不同特征的语料卷积神经网络的特征模型,结合CNN采用循环神经网络GRU进行情感分类.大量的实验结果表明:该模型能够有效解决多特征融合的中文文本情感分类问题,在智能客服系统中人机交互场景具有广泛的应用前景.
Abstract：Basedonthecomplexityofuserdata,anintelligentcustomerservicesentimentanalysismodelisproposed,whichusesCNN(ConvolutionalNeuralNetwork)+featuremodel+GRU(GateRecurrentUnit)networkframeworktoachievesentimentclassificationofmulti-featurefusiondata.Inviewofthecharacteristicsoftheintelligentcustomerservicesystem,suchastheshortandconversation-alsentencesoftheuser'sChinesegorpus,andtheimplicitexpressionssuchasmetaphorandirony,thefeaturemodeloftheconvolu-tionneuralnetworkfordifferentfeaturesisconstructed.IncombinationwithCNN,therecurrentneuralnetworkGRUisusedforemo-tionclassification.AlargenumberofexperimentalresultsshowthatCNN+featuremodel+GRUmodelcaneffectivelysolvetheprob-lemofmulti-featurefusionChinesetextemotionclassification,andhasawideapplicationprospectinhuman-computerinteractionsce-nariosinintelligentcustomerservicesystems.
作者：马静雯 张换香 张景 惠丽峰 Author：MAJingwen ZHANGHuanxiang ZHANGJing HUILifeng
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学工程训练中心(创新创业教育学院),内蒙古包头014010内蒙古科技大学理学院,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 42(4)
分类号：TP18
关键词：预训练 CNN GRU 多特征 情感分类
Keywords：pre-training CNN GRU multi-features emotionclassification
机标分类号：TP391.1TN911-34TP183
在线出版日期：2024年3月13日
基金项目：隐含情感特征感知的智能客服系统情感分类模型[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2023, 42(4)马静雯 张换香 张景 惠丽峰为研究智能客服系统中用户的情感分类,基于数据构成的复杂性,提出了一种智能客服情感分类的模型,该模型采用CNN(卷积神经网络)+特征模型+GRU(门循环单元)网络框架实现了多特征融合数据的情感分类.模型针对智能客服系统中...参考文献和引证文献
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关键词：预训练,CNN,GRU,多特征,情感分类,
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