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基于全局交互和句法依赖的情感特征表示学习系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于全局交互和句法依赖的情感特征表示学习系统及方法,通过上下文和评价对象的信息交互、单词句法依赖关系的引入以及特征联合学习;本发明使用预训练的多层语言模型对单词进行嵌入表示,获取了单词更加语境化的表示;同时利用BERT结构的优越性使用期双句任务模式解决以往方法上下文和评价对象独立建模导致的交互不充分问题;本发明提出了图依赖注意力网络,解决了图注意力网络没有区分不同依赖关系影响的问题,同时合理的将评论的句法关系建模进模型中,使得单词表示带有句法依赖信息;本发明使用了特征联合学习方法,充分的使评论的交互信息和句法依赖信息相结合,从而提升了评价对象情感分析的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111488734A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202010292143.X

  • 发明设计人 饶元;冯聪;吴连伟;赵永强;

    申请日2020-04-14

  • 分类号

  • 代理机构西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人朱海临

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2023-12-17 11:20:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F40/211 申请日:20200414

    实质审查的生效

  • 2020-08-04

    公开

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