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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及基于外部知识引导生成的方面类别情感分析方法，属于方面级情感分析领域。本发明包括步骤：首先从外部知识库中检索方面相关词，并对每个原始文本根据检索到的方面相关词构建正负样本组成辅助句对；然后采用对比学习的思想计算正负样本之间的差异获取方面增强的文本表示；最后将方面增强的文本表示输入到编码器中，并在解码器中引导生成一个自然语言语句，该语句包含情感极性词的预测。本发明在多个公共数据集上进行了实验，结果表明本发明的性能相比其他基模型获得了明显提高。
主权项：1.基于外部知识引导生成的方面类别情感分析方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下；Step1、从外部知识库中搜索方面类比词的相关词，并根据这些相关词为每个原始文本生成一个category-aware句Xr和category-mask句Xm，二者组合为辅助句对；Step2、通过编码器表示原始文本X、category-aware句Xr和category-mask句Xm，并计算三者之间的区别获得方面相关的文本表示；Step3、将编码器输出的方面相关文本表示和提示模板输入解码器，由解码器生成提示导向的具有情感极性预测的自然语句；Step4、预测阶段，首先枚举文本x关于给定类别c的所有可能极性并将其填充到准备好的模板中得到模板集合T，然后使用训练好的模型为每个模板计算分数，最后选择得分最大的极性作为预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于外部知识引导生成的方面类别情感分析方法
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