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基于文本和用户表示学习的文本立场检测方法

摘要

本发明公开了一种基于文本和用户表示学习的文本立场检测方法,从社交媒体平台上获取文本数据集,生成用户社交关系图并获取对应的拉普拉斯矩阵,并确定每个文本的立场标签向量,采用预训练的BERT模型获取每个文本的文本向量,构建并训练立场检测模型,当需要对用户文本进行立场检测时,生成用户社交关系图并获取对应的拉普拉斯矩阵,将文本向量输入立场检测模型得到立场检测结果。本发明分别获取文本和用户两个模态特征并进行跨模态融合,从而实现准确的文本立场检测。

著录项

  • 公开/公告号CN112949318A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202110233476.X

  • 发明设计人 彭愈翔;罗绪成;

    申请日2021-03-03

  • 分类号G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51220 成都行之专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人温利平

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 11:22:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-25

    授权

    发明专利权授予

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