面向新闻文本基于层级状态神经网络的社会情绪排序方法

摘要

本发明公开了一种面向新闻文本基于层级状态神经网络的社会情绪排序方法，关注文档的语义层次结构信息，处理社会情绪检测中的相关情绪排序问题。本方法包括：对新闻文本进行预处理；通过句子状态循环神经网络，对词编码得到句子表示；通过文档状态循环神经网络，对句子编码得到文档表示；以文档表示为基础，使用多层感知机进行映射，softmax进行归一化处理，得到相关情绪的排序结果。本方法相比之前的相关情绪排序方法，在每个时间步同时对所有词或句子的隐藏状态进行编码，可以更好地捕获长距离语义依赖。此外，采用层级结构机制来捕获文档中关键的层级语义结构，动态突出了文档中唤起情绪的重要部分，可以提升相关情绪排序的性能。