一种基于动态记忆网络的实体级别情感分类系统及方法

摘要

本发明请求保护一种基于动态记忆网络的实体级别情感分类系统及方法，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：1、引入动态记忆网络将实体级别情感分类任务建模为问答系统；2、动态记忆网络中的输入模块对输入文本进行编码；3、在输入模块中加入单词位置信息以及残差结构以增强输入表示；4、在问题模块中设计针对目标词的问题；4、记忆模块通过两个子模块对输入表示进行记忆提取；5、回答模块对记忆模块所提取的特征进行情感极性预测以及模型训练。6、在训练完模型后，所训练模型能够完成实体级别的情感分类，包括正向、中立以及负向情感极性。本发明不仅能够处理简单句子而且能够正确处理复杂句式中目标实体的情感分类问题。