一种基于多任务学习的修辞格及隐式情绪识别方法

摘要

本发明涉及计算机文本情感分析领域，具体涉及一种基于多任务学习的修辞格及隐式情绪识别方法。本方法为了识别修辞格与情绪而提出，首先利用BERT与Tree‑LSTMs捕获句子的语义及句法表示。基于此，设计门控机制的修辞格分类器与基于语义的情绪分类器，分别获取句子的修辞格及情绪的关联分布表示。然后构建融入关联表示的多标签预测，得到句子的修辞格与情绪的标签集。