聚焦属性相关文本的属性级情感分类方法

摘要

本发明提供了一种聚焦属性相关文本的属性级情感分类方法，包括：步骤1，对数据进行预处理使得数据中的每个样本包含属性Xa和上下文Xc，通过Bert预训练模型来获得属性和上下文的文本表征序列和其中，M和N分别代表输入样本中属性的个数和上下文的长度。本发明所提供的聚焦属性相关文本的属性级情感分类方法，使用了本发明设计的掩盖方法来缓解注意力分散问题。本发明充分利用了属性相关上下文信息，缓解了传统Attention‑LSTM网络在处理多属性多情感的文本时，由于注意力会分散到整个句子中，引入了噪声而导致模型的分类性能下降的问题。