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一种文档主题增强系统、文本情绪预测系统和方法

摘要

本发明公开了一种文档主题增强系统、文本情绪预测系统和方法,属于自然语言处理领域。包括:主题获取模块,用于通过神经主题模型,获取文档的主题向量;单词向量转化模块,用于将文档中各个单词转化为向量;上下文向量转化模块,用于通过自注意力网络,将文档中各个单词的向量转化为各自的上下文向量;文档向量获取模块,用于通过主题注意力机制,将文档中各个单词的上下文向量与该文档的主题向量融合,得到该文档的向量;文档特征向量获取模块,用于通过融合门网络,将文档的向量与该文档的主题向量再次融合,得到该文档的特征向量。本发明将神经主题模型和自注意力网络融合到统一的神经网络框架中,有利于提升文本情绪预测的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN110991190B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华中科技大学;

    申请/专利号CN201911212020.4

  • 发明设计人 王邦;汪畅;

    申请日2019-11-29

  • 分类号G06F40/30(20200101);G06F40/258(20200101);G06F40/151(20200101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42201 华中科技大学专利中心;

  • 代理人李智

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2022-08-23 12:02:27

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