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一种基于强度注意力机制和强度句法树的食品感官评价分析方法 

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申请/专利权人:北京林业大学

摘要:本发明涉及一种基于强度注意力机制和强度句法树的食品感官评价分析方法,属于自然语言处理技术领域。本方法首先对待分析的评价文本进行文本嵌入,之后利用强度词词集和强度自注意力机制来对输入数据中的强度词汇进行加权,然后基于强度句法树对与强度词相关的依存关系进行加权,最后通过分类器生成最终的意见提取结果。本方法基于对强度词汇的捕获与分析,丰富了句子的语义表达,细化了意见词提取的粒度,提升了基于互联网评价文本的食品感官评价分析性能。

主权项:1.一种基于强度注意力机制和强度句法树的食品感官评价分析方法,其特征在于,包括:对待分析的食品感官评价文本进行文本嵌入,得到每个单词对应的词嵌入向量、位置嵌入向量、词性嵌入向量和依赖嵌入向量,将其拼接后得到最终的文本嵌入向量序列,然后放入双向长短时记忆网络Bi-LSTM进行上下文编码,以提取句子的上下文信息;利用所述待分析文本构造强度词词集,用于对强度词汇进行映射,然后利用强度词词集和强度自注意力机制来对输入数据中的强度词汇进行加权,强度注意力基于传统的多头注意力机制改进而来,该过程为批次处理,每个批次包含多条评论文本,处理后得到提高了特殊token权重的隐藏状态;利用所述待分析文本及其依赖嵌入构造强度句法树,强度句法树建立在依存句法树基础之上,能够对与强度词相关的依存关系进行加权然后强度句法树对应的矩阵会被送入GCNs中逐层传播,并经过ReLU激活函数;GCNs的输出表示会被应用于线性层,然后使用softmax函数对其进行标准化,以输出每个输入单词在集合{B,I,O}上的概率分布,得到最终的意见提取结果。

全文数据:

权利要求:

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