[发明专利]基于注意力门控卷积网络的目标情感分析方法及系统有效
| 申请号： | 201910675636.9 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110390017B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 曹卫东;李嘉琪;王怀超 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 | 代理人： | 蒙建军 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于注意力门控卷积网络的目标情感分析方法及系统，包括：步骤1，输入为给定的上下文词向量和对应的目标词向量，将两者分别作为输入进行训练；步骤2，利用上下文词和上下文感知目标词进行多头注意力机制交互；步骤3，将两个通道生成的情感特征向量c |
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| 搜索关键词： | 基于 注意力 门控 卷积 网络 目标 情感 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力门控卷积网络的目标情感分析方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤101，输入为给定的上下文词向量和对应的目标词向量，将两者分别作为输入进行训练；步骤102，利用上下文词和上下文感知目标词进行多头注意力机制交互；步骤103，将两个通道生成的情感特征向量cintra和tinter分别经过门控卷积机制，生成带有上下文感知目标词表示的上下文词表示ai和上下文词表示ui；步骤104，将情感特征oi进行池化，选出最具有代表的特征；步骤105，将池化后的特征词向量进行全连接，然后通过Softmax分类器进行分类；步骤106，通过最小化交叉熵损失函数来训练和更新注意力门控卷积网络模型。
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