一种基于多层次语义胶囊路由的反讽检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多层次语义胶囊路由的反讽检测方法。本发明步骤：使用GloVe对网络评论和上下文进行词向量嵌入，分别获得网络评论和上下文的文本特征；并将文本特征输入到Transformer模型中进行向量的转换，分别获得网络评论和上下文的隐藏层特征；通过CNN把网络评论的隐藏层特征转化为网络评论的池化特征；把池化特征作为权重使用注意力机制对上下文的隐藏层特征进行权重偏移，获得新的隐藏层特征Ⅰ；把网络评论的隐藏层特征与SenticNet中获得的情感权重相结合，获得新的隐藏层特征Ⅱ；把隐藏层特征Ⅰ和Ⅱ作为低层次的语义胶囊，进行EM路由获得高层次的语义胶囊；最后把高层次的语义胶囊通过SoftMax函数获得最后的分类结果。本发明有效解决了反讽检测分类效果不佳等问题。