龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：苏州大学
摘要：本发明公开了一种基于配对信息增强的属性级情感三元组抽取方法，涉及自然语言处理技术领域，包括获取包含用户评价的评论文本数据集；设计基于编码器‑解码器结构的属性级情感三元组生成基线模型；利用T5编码器将评论文本编码为隐藏表示，通过T5解码器生成属性级情感三元组；采用交叉熵损失函数计算三元组生成损失；执行多层次配对信息增强，利用配对层和情感层的对比学习计算配对层对比损失和情感层对比损失；结合三元组生成损失、配对层对比损失和情感层对比损失，构建综合损失函数并进行多任务联合训练。本发明采用T5模型，避免了传统非生成式方法中的误差传播问题，同时能够更深入地探索标签语义，提高了三元组抽取的整体质量。
主权项：1.一种基于配对信息增强的属性级情感三元组抽取方法，其特征在于：包括，获取包含用户评价的评论文本数据集；设计基于编码器-解码器结构的属性级情感三元组生成基线模型，所述属性级情感三元组生成基线模型包括T5编码器和T5解码器；利用T5编码器将评论文本编码为隐藏表示，并基于所述隐藏表示，通过T5解码器生成属性级情感三元组，所述属性级情感三元组包括注释式和抽取式两种输出范式；采用交叉熵损失函数计算三元组生成损失；设计术语配对知识以及情感判定知识的描述信息，从属性级情感三元组生成基线模型的编码器输出中抽取出属性-意见对的稠密向量表示，执行多层次配对信息增强；采用InfoNCE损失函数计算配对层对比损失和情感层对比损失；结合三元组生成损失、配对层对比损失和情感层对比损失，构建综合损失函数，进行多任务联合训练；使用训练后的属性级情感三元组生成基线模型，从新的评论文本中抽取属性级情感三元组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州大学 一种基于配对信息增强的属性级情感三元组抽取方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号