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申请/专利权人:武汉大学
摘要:本发明针对方面级情感分析领域提出了一种样本感知LINEX深度记忆网络的方面级情感分析方法及装置,旨在识别文本中各个方面的情感倾向。在模型构建方面,输入模块利用词嵌入技术将文本数据转换为词向量表示,然后通过上下文编码将词向量编码为包含上下文信息的表示形式。接下来是深度记忆网络模块,通过多次迭代和注意力机制对上下文信息进行过滤和精细化处理。最后是情感分类模块,它将经过精细化处理的上下文信息送入全连接分类器进行情感分类。在模型训练方面,本方法采用样本感知的LINEX损失函数进行模型训练。这种损失函数能够使模型更关注少数样本,从而解决样本不均衡的问题,提高模型的性能和鲁棒性。
主权项:1.一种样本感知LINEX深度记忆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、深度记忆网络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词向量表示;所述上下文编码模块用于将所述词向量表示编码为上下文信息;所述深度记忆网络模块用于通过多次迭代和注意力机制对所述上下文信息进行过滤和处理,得到更精细的上下文信息;所述情感分类模块用于基于所述更精细的上下文信息进行分类,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 一种样本感知LINEX深度记忆网络的方面级情感分析方法及装置
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