[发明专利]一种多视角社交媒体用户立场检测方法与装置

权利要求书

1.一种多视角社交媒体用户立场检测方法，其特征在于：由多视角话题表征模块和多视角用户立场检测模块两部分构成；

所述多视角话题表征模块从外部接收输入话题及评论文本，并以此构建三种异构图，其中构建形成用户视角子视图并得到用户表征和话题表征一，构建话题视角子视图，得到话题表征二，构建文本视角子视图得到文本表征和话题表征三，通过三种话题表征，计算得到多视角综合话题表征，即三个视角共同作用的话题表征，并输出用户表征、三个视角下的话题表征、三个视角共同作用的话题表征、文本表征；

所述多视角用户立场检测模块输入用户表征、三个视角下的话题表征、三个视角共同作用的话题表征、文本表征，根据原始的评论文本和所述三个视角共同作用的话题表征得到融合了话题表征的文本表征，所述融合了话题表征的文本表征分别与用户表征，文本表征，话题表征二拼接并做线性分类得到三个不同视角下的立场检测结果用户立场，并将三个用户立场加权求和得到最终的用户立场，并将最终的用户立场输出。

2.如权利要求1所述一种多视角社交媒体用户立场检测方法，其特征在于：三种子视图计算表征的方式为：用户视角子图G1＝(A1，X1)、文本视角子图G2＝(A2，X2)、话题视角子图G3＝(A3，X3)，Ai与Xi分别代表该视角中包含的边以及节点特征，用户表征E_U，话题表征一E_#1，话题表征二E_#2，话题表征三E_#3，文本表征E_T的具体计算过程为：

E_#1，E_U＝sigmoid(A1·X1·W1)+β_2→1φ(E_#2)+β_3→1φ(E_#3)

E_#2，E_T＝sigmoid(A2·X2·W2)+β_1→2φ(E_#1)+β_3→2φ(E_#3)

E_#3＝sigmoid(A3·X3·W3)+β_1→3φ(E_#1)+β_2→3φ(E_#2)

W1，W2，W3为可学习参数，β_i→j代表视角i对于视角j的重要程度，φ为映射函数将其他视角的话题表征映射至本视角，三个视角共同作用的话题表征E_#：

E_#＝a₁*E_#1+a₂*E_#2+a₃*E_#3

a₁，a₂，a₃为权重，利用动量更新得到，公式如下：

其中由多视角用户立场检测模块共享得到。

3.如权利要求2所述一种多视角社交媒体用户立场检测方法，其特征在于：所述融合了话题表征的文本表征T_mix的计算方法为：

其中x₁表示原始文本经过编码器BERT后得到的文本表征向量，x₂表示利用当前话题检索多视角话题表征模块输出的话题表征得到的当前话题表征向量，W^Q，W^K，W^V是随机初始化的可学习参数，为归一化函数。