基于双通道图神经网络的特定目标情感分类方法

摘要

本发明提供一种基于双通道图神经网络的特定目标情感分类方法，包括：将目标句子对应的表示向量输入隐藏状态提取网络，得到隐藏状态向量；将隐藏状态向量、邻接矩阵和依存关系对应的依存关系向量输入句法特征提取图神经网络得到初始句法特征表示；获取与特定目标相关的初始句法特征表示，再进行平均池化得到句法特征表示；将隐藏状态向量输入语义特征提取图神经网络，得到语义特征表示；拼接语义特征表示和句法特征表示得到特定目标对应的特征表示；根据特定目标对应的特征表示和情感分类函数得到情感分类结果。相对于现有技术，本发明充分地考虑了单词之间的依存关系和邻接关系，充分捕捉了单词之间语义联系，提高了情感分类的准确性。