【技术实现步骤摘要】
本申请涉及行数据信息的特征分析领域，且更为具体地，涉及一种基于特征识别的数据信息分析方法、系统和电子设备。
技术介绍
1、了解消费者对食品安全的情感倾向对于食品生产商、监管机构和消费者自身都非常重要。消费者的情感评价可以反映出他们对食品的满意度、信任度和安全性的看法。通过情感分析，可以快速了解消费者对食品的整体感受和倾向，从而针对性地改进产品、提高食品安全水平或者进行市场调整。
2、随着互联网和社交媒体的普及，人们在各种平台上发布了大量关于食品安全的评价和意见。利用这些数据进行分析可以帮助了解食品的安全状况和消费者的反馈。然而，手动处理这些大规模的数据是非常耗时且困难的，因此需要自动化的方法来处理和分析这些数据。
3、因此，期望一种基于特征识别的数据信息分析方法、系统和电子设备，通过对食品安全评语文本信息进行特征识别和分析，以得到待分析食品的好评、中评以及差评的情感分类标签。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于特征识别的数据信息分析方法、系统和电子设备，其首先获取待分析食品的安全评语文本数据，接着通过基于上下文编码器的文本特征提取模块对所述安全评语文本数据进行文本语义分析以得到文本语义理解二维输入矩阵，然后通过基于卷积神经网络模型的文本语义理解特征提取器对文本语义理解二维输入矩阵进行特征提取以得到文本理解分类特征矩阵，最后分析所述文本理解分类特征矩阵以得到分类结果。这样，以便食品生产商快速了解消费者对食品的整体
2、根据本申请的第一方面，提供了一种基于特征识别的数据信息分析方法，其包括：
3、获取待分析食品的安全评语文本数据；
4、对所述安全评语文本数据进行语义分析以得到文本理解分类特征矩阵；
5、分析所述文本理解分类特征矩阵以得到分类结果。
6、根据本申请的第二方面，提供了一种基于特征识别的数据信息分析系统，其包括：
7、食品评语获取模块，用于获取待分析食品的安全评语文本数据；
8、评语语义理解模块，用于对所述安全评语文本数据进行语义分析以得到文本理解分类特征矩阵；
9、评语分析模块，用于分析所述文本理解分类特征矩阵以得到分类结果。
10、根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上述所述的基于特征识别的数据信息分析方法。
11、根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于特征识别的数据信息分析方法。
12、结合本申请的第一方面，在本申请的第一方面的一种基于特征识别的数据信息分析方法中，对所述安全评语文本数据进行语义分析以得到文本理解分类特征矩阵，包括：将所述安全评语文本数据排列为多个评语文本输入向量；提取所述多个评语文本输入向量的语义文本信息以得到文本语义理解二维输入矩阵；以及对所述文本语义理解二维输入矩阵进行文本特征信息的提取以得到所述文本理解分类特征矩阵。其中，提取所述多个评语文本输入向量的语义文本信息以得到文本语义理解二维输入矩阵，包括：通过文本特征提取模块对所述多个评语文本输入向量进行语义理解以得到多个文本语义理解特征向量；以及将所述多个文本语义理解特征向量排列为所述文本语义理解二维输入矩阵。
13、结合本申请的第二方面，在本申请的第二方面的一种基于特征识别的数据信息分析系统中，所述评语分析模块，包括：提取所述文本理解分类特征矩阵的相对于目标分类函数的运动分布模型的隐特征表达以得到优化文本理解分类特征矩阵；通过分类器对所述优化文本理解分类特征矩阵进行特征分类以得到分类结果，所述分类结果用于表示待分析食品的评语文本情感分类标签。其中，提取所述文本理解分类特征矩阵的相对于目标分类函数的运动分布模型的隐特征表达以得到优化文本理解分类特征矩阵，用于：以如下公式提取所述文本理解分类特征矩阵的相对于目标分类函数的运动分布模型的隐特征表达以得到优化文本理解分类特征矩阵；其中，所述公式为：
14、
15、其中，mi,j表示所述文本理解分类特征矩阵的第(i,j)位置的特征值，log表示以2为底的对数函数值，softmax表示归一化指数函数，mi,j'表示所述优化文本理解分类特征矩阵的第(i,j)位置的特征值。
16、与现有技术相比，本申请提供的一种基于特征识别的数据信息分析方法、系统和电子设备，其首先获取待分析食品的安全评语文本数据，接着通过基于上下文编码器的文本特征提取模块对所述安全评语文本数据进行文本语义分析以得到文本语义理解二维输入矩阵，然后通过基于卷积神经网络模型的文本语义理解特征提取器对文本语义理解二维输入矩阵进行特征提取以得到文本理解分类特征矩阵，最后分析所述文本理解分类特征矩阵以得到分类结果。这样，以便食品生产商快速了解消费者对食品的整体感受和倾向，从而针对性地改进产品、提高食品安全水平或者进行市场调整。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，对所述安全评语文本数据进行语义分析以得到文本理解分类特征矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，提取所述多个评语文本输入向量的语义文本信息以得到文本语义理解二维输入矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，所述文本特征提取模块是基于上下文编码器的文本特征提取模块。
5.根据权利要求4所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，对所述文本语义理解二维输入矩阵进行文本特征信息的提取以得到所述文本理解分类特征矩阵，用于：将所述文本语义理解二维输入矩阵通过文本语义理解特征提取器以得到所述文本理解分类特征矩阵。
6.根据权利要求5所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，所述文本语义理解特征提取器是基于卷积神经网络模型的文本语义理解特征提取器。
7.根据权利要求6所述的基于特征识别的数据信息分析方法
8.根据权利要求7所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，提取所述文本理解分类特征矩阵的相对于目标分类函数的运动分布模型的隐特征表达以得到优化文本理解分类特征矩阵，用于：以如下公式提取所述文本理解分类特征矩阵的相对于目标分类函数的运动分布模型的隐特征表达以得到优化文本理解分类特征矩阵；
9.一种基于特征识别的数据信息分析系统，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，对所述安全评语文本数据进行语义分析以得到文本理解分类特征矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，提取所述多个评语文本输入向量的语义文本信息以得到文本语义理解二维输入矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，所述文本特征提取模块是基于上下文编码器的文本特征提取模块。
5.根据权利要求4所述的基于特征识别的数据信息分析方法，其特征在于，对所述文本语义理解二维输入矩阵进行文本特征信息的提取以得到所述文本理解分类特征矩阵，用于：将所述文本语义理解二维输入矩阵通过文本语义理解特征提取器以...
【专利技术属性】
技术研发人员：段扬尘，
申请(专利权)人：昆明扬尘节能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。