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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提出了一种双曲正切函数迭代网络的方面级情感分析方法及装置，旨在解决方面级情感分析中的挑战，即准确识别文本中各个方面的情感倾向。该方法包含四个关键模块：输入模块、上下文编码模块、基于方面的上下文迭代模块和情感分类模块。首先，输入模块将原始文本转换为词向量表示，通常使用词嵌入技术，将文本中的词汇映射到低维向量空间。上下文编码模块则利用双向LSTM模型捕获文本中词汇的上下文信息，从而全面理解文本语义。基于方面的上下文迭代模块作为核心，通过迭代优化上下文信息，以准确反映各个方面的情感倾向。最后，情感分类模块使用双曲正切函数优化的交叉熵损失函数来进行模型训练，有效解决数据集中类别不均衡问题，提升模型的性能和鲁棒性。
主权项：1.一种双曲正切函数迭代网络的方面级情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分析的文本；将所述待分析的文本输入预训练的方面级情感分析模型中，得到情感分类结果；所述方面级情感分析模型包括输入模块、上下文编码模块、基于方面的上下文迭代模块和情感分类模块；所述输入模块用于将待分析的文本转换为计算机可理解的词向量表示；所述上下文编码模块用于基于所述词向量表示，捕获文本中词汇的上下文信息；所述基于方面的上下文迭代模块用于通过迭代的方式不断调整所述上下文信息，得到带有权重的上下文表示；所述情感分类模块用于基于所述带有权重的上下文表示进行分类，以预测文本中各个方面的情感倾向，得到情感分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种双曲正切函数迭代网络的方面级情感分析方法及装置
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