一种社交网络中基于情感偏移感知的交互式微博文本情感挖掘方法

摘要

本发明公开了一种社交网络中基于情感偏移感知的交互式微博文本情感挖掘方法，其步骤为：首先基于单条微博语义及其交互历史的文本内容，对微博文本进行情感极性标注；其次采用自然语言处理领域中的预训练语言模型BERT，提取语句级的微博情感语义特征；接着利用长短期记忆网络LSTM，在交互式的社交网络语境下，提取语境级的情感语义特征；然后引入多任务学习的学习范式，建立情感偏移感知辅助任务，利用该情感偏移特征设计情感关联关系增强的Attention机制，从交互历史中提取出与当前微博相关的情感影响因素，再与情感语义特征融合并进行情感极性分类，构建微博文本情感识别模型。该方法大幅提高了交互式微博文本情感挖掘的准确率与模型的泛化能力。