[发明专利]一种基于门控卷积神经网络的方面级情感分类方法

权利要求书

1.一种基于门控卷积神经网络的方面级情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：结合Laplacian核函数定义位置矩阵，获取位置特征和语序特征；

步骤S2：使用不同大小的滤波器对文本位置和文本内容进行语义编码；

步骤S3：利用PosATT-GTRU控制语义特征、位置特征及方面词的信息流向，同时捕获文本长距离的依赖关系。

2.如权利要求1所述的基于门控卷积神经网络的方面级情感分类方法，其特征在于，在所述步骤S3中，包括以下步骤：

S31、通过建立文本和位置卷积特征图；

S32、对任意特征对应的位置特征进行卷积操作，将每个部分定义为位置卷积分量，得到位置卷积特征图；

S33、定义方面词矩阵；

S34、定义内容矩阵；

S35、使用预定义策略，定义位置矩阵；

S36、将多种卷积核下的注意力机制结果进行融合，丰富词和多词的特征表达，为最后情感预测做出贡献。