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基于依赖感知图卷积网络的方面级情感分类方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于依赖感知图卷积网络的方面级情感分类方法及系统包括:获取文本信息:依据获取的文本信息和预设的方面级情感分类模型,得到情感分类结果;其中,方面级情感分类模型中,将依据文本信息获得的上下文表示输入多头注意力层,实现上下文序列和方面词之间的相互作用,以及在图神经网络中增加对依赖类型信息的整合,对词与词之间边的处理根据不同的依赖信息给予不同的关注,使用多层依赖感知的图卷积网络层进行综合学习;本公开对词与词之间边的处理根据不同的依赖信息给予不同的关注,将重要的上下文信息与这些关系区分开来以增强ASC,提高了在不同数据集上对情感极性判断的准确性和稳定性。

著录项

  • 公开/公告号CN113987167A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东师范大学;

    申请/专利号CN202111181805.7

  • 发明设计人 鲁燃;王雪;刘培玉;朱振方;

    申请日2021-10-11

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F40/205(20200101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人闫圣娟

  • 地址 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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