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摘要：本发明公开了一种基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类方法，属于自然语言处理与人工智能技术领域，包括如下步骤：步骤一、构建数据集：步骤二、构建输入编码模块，在输入编码模块中，弹幕群通过bert编码器得到12个输出层输出的特征向量；步骤三、构建特征加强模块和局部感知模块，用于对12个输出层输出的特征向量进行优化，得到综合特征表示和局部感知的特征表示；步骤四、构建特征融合与情感预测模块，用获取情感概率分布，给出最大概率的情感标签；步骤五、构建基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类模型；并使用步骤一中构建的数据集对分类模型进行训练；步骤六、将训练好的分类模型用于视频弹幕文本非典型激发情感分类。
主权项：1.一种基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、构建数据集：在视频网站爬取弹幕，对爬取的弹幕进行数据标注，标注的内容为标注者对弹幕的主观情感识别结果，得到数据集后，将数据集中的数据通过动态滑动窗口划分为弹幕群，并对数据集进行预处理；步骤二、构建输入编码模块，在输入编码模块中，弹幕群通过bert编码器得到12个输出层输出的特征向量；步骤三、构建特征加强模块和局部感知模块，用于对12个输出层输出的特征向量进行优化，得到综合特征表示和局部感知的特征表示；步骤四、构建特征融合与情感预测模块，用于将步骤三得到综合特征表示和局部感知的特征表示，加权求和融合这两部分的特征，然后送入到分类层中，利用全连接层获取情感概率分布，给出最大概率的情感标签；步骤五、基于构建的输入编码模块、构建特征加强模块、局部感知模块、特征融合与情感预测模块，构建出基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类模型；并使用步骤一中构建的数据集对分类模型进行训练；步骤六、将训练好的分类模型用于视频弹幕文本非典型激发情感分类。
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百度查询： 南京邮电大学 一种基于AeerBERT的弹幕文本非典型激发情感分类装置
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