本发明公开了一种面向多类别的二次情感分类方法,该方法包括：利用用户和物品的交互信息进行粗分类；在粗分类基础下利用评论信息进行细分类；结合粗分类结果和细分类结果进行最终预测。本发明提升了深度学习模型进行情感分类的准确性。在IMDB、Yelp2013和Yelp2014三个真实数据集上进行实验,实验结果表明,本发明与现有技术相比,准确率更高,可解释性更强。并且本发明适用于分类类别多的情感分类数据集。
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