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终身学习框架下基于GCN的跨领域情感分析方法

摘要

本发明提供终身学习框架下基于GCN的跨领域情感分析方法,涉及自然语言处理中的跨领域情感分类领域,本发明中终身学习框架下基于GCN的跨领域情感分析方法,由如下过程所实现:提出基于图卷积神经网络的跨领域情感分类算法,即CDS‑GCN,在提出CDS‑GCN的基础上,结合终身学习思想提出终身学习框架下基于图卷积神经网络的跨领域情感分类算法,即LLCDS‑GCN,这些特征使终身学习不同于迁移学习或者多任务学习等相关的学习任务,它打破孤立学习的限制,并缓解人工标注数据费时费力带来的影响,这些特点与跨领域情感分类任务的初衷不谋而合。

著录项

  • 公开/公告号CN112182209B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN202011014754.4

  • 申请日2020-09-24

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F16/33(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44681 广东有知猫知识产权代理有限公司;

  • 代理人王臻巍

  • 地址 110004 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号

  • 入库时间 2022-08-23 12:25:53

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