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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种主题与情感倾向性联合分析方法，属于自然语言处理的技术领域。该方法包括：采集并预处理待分析的舆论文本数据，得到语料库；利用BERT预训练模型对语料库中的文本数据进行编码，得到具有上下文关系的文本特征向量；利用LDA模型提取文本的主题特征；通过文本相似度计算构建舆论特征图；构建并训练图卷积神经网络；图卷积神经网络以舆论特征图为输入，融合不同文本的特征表示，学习相邻节点信息更新自身节点表示，生成具有相似文本之间相互作用的融合特征；将融合特征输入分类器，得到文本的情感倾向分类。本发明利用相似舆论文本的关联相似度提取文本之间共性特征，提高了模型情感倾向性分类的准确度。
主权项：1.一种主题与情感倾向性联合分析方法，其特征在于，包括：采集并预处理待分析的舆论文本数据，得到语料库；利用BERT预训练模型对所述语料库中的文本数据进行编码，得到具有上下文关系的文本特征向量；将所述文本特征向量输入LDA模型，提取文本的主题特征；利用所述文本特征向量和所述主题特征，通过文本相似度计算构建舆论特征图；构建并训练图卷积神经网络；所述图卷积神经网络以所述舆论特征图为输入，融合不同文本的特征表示，学习相邻节点信息更新自身节点表示，生成具有相似文本之间相互作用的融合特征；将所述融合特征输入分类器，得到文本的情感倾向分类；所述情感倾向种类包括：消极和积极。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种主题与情感倾向性联合分析方法
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