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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及评论生成技术领域，具体公开了一种基于价值体系驱动的主观评论价值编辑方法，将给定的视频以及预设的价值条件输入到完成训练的评论生成模型，输出符合所述价值条件的主观评论文本；所述评论生成模型的训练过程包括：提取视频的多模态信息，构建价值观点场景图；以价值观点场景图为输入，通过自编码生成网络，生成与价值条件相匹配的主观评论文本；自编码生成网络的损失函数采用带正则项的交叉熵损失。与单一模态的分析方法相比，本发明能够更全面、准确地捕捉多媒体内容蕴含的情感和观点信息，为评论生成提供了丰富的输入表示。
主权项：1.一种基于价值体系驱动的主观评论价值编辑方法，将给定的视频以及预设的价值条件输入到完成训练的评论生成模型，输出符合所述价值条件的主观评论文本；所述评论生成模型的训练过程包括以下步骤：步骤一、提取视频V的多模态信息，通过视觉模态情感分析得到视觉场景图，通过文本模态价值观点挖掘得到文本观点图，通过视觉场景图、文本观点图并结合外部的价值体系知识图，构建价值观点场景图；步骤二、以价值观点场景图为输入，通过由编码器和Transformer解码器组成的自编码生成网络，生成与价值条件相匹配的主观评论文本，具体包括：价值条件嵌入：将所述价值条件映射为维的价值条件嵌入；融入情感信息的场景图编码：编码器采用图神经网络，基于对价值观点场景图进行嵌入式表示学习，得到融入情感信息的编码结果H；解码阶段价值条件交互：将编码器输出的编码结果H和价值条件嵌入作为Transformer解码器的输入，Transformer解码器以自回归的方式、在每个时刻生成一个评论词，进而得到最终的主观评论文本；自编码生成网络的损失函数采用带正则项的交叉熵损失： ； 为Transformer解码器输出的评论词的条件概率，为时刻生成的评论词，表示时刻之前生成的评论词，表示0时刻到时刻生成的评论词，为评论情感判别器，表示服从条件概率的所有，为权重系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种基于价值体系驱动的主观评论价值编辑方法
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