基于注意力编码和图卷积网络的特定目标情感分类方法

摘要

本发明提供一种基于注意力编码和图卷积网络的特定目标情感分类方法，包括：通过预设双向循环神经网络模型，得到上下文和特定目标对应的隐藏状态向量，并对其分别进行多头自注意编码；再通过结合逐点卷积的图卷积神经网络，提取所述上下文对应的句法依存树中的句法向量，对句法向量进行多头自注意力编码；之后，使用多头交互注意力分别对句法信息编码和上下文语义信息编码、句法信息编码和特定目标语义信息编码进行交互融合，将融合后的结果与上下文语义信息编码拼接，获取最终的特征表示，基于特征表示得到特定目标的情感分类结果。相对于现有技术，本发明充分考虑了上下文和特定目标与句法信息之间的联系，提高了情感分类的准确性。