[发明专利]一种情感倾向预测方法、装置、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201910941635.4 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110674301A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 祝文博;雷欣;李志飞 | 申请（专利权）人： | 出门问问信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11734 北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 江宇 |
| 地址： | 100044 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络(GNN)的情感倾向预测方法、装置、系统及计算机存储介质。基于图神经网络的情感倾向预测方法包括：首先，获取一段文本信息；然后，将文本信息转化为以词为节点，以词之间的相似度为边的图形结构数据；接下来，将该图形结构数据转化为由词之间相似度构成的邻接矩阵；随后通过情感分类模型对邻接矩阵进行情感倾向预测。这种情感倾向预测方法在处理长文本时，通过词和词之间地相似度，将文本信息转化为图形结构数据，一方面能够利用图神经网络的优势包含尽可能多的语义；另一方面通过将相近的词聚合在一起，也更易于提取到最有代表意义的情感倾向特征，使预测结果更为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 情感倾向 神经网络 图形结构 文本信息 相似度 预测 邻接矩阵 计算机存储介质 情感分类模型 语义 数据转化 预测结果 长文本 转化 聚合 | ||
【主权项】：
1.一种基于图神经网络GNN的情感倾向性预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取文本信息；/n将所述文本信息转化为以词为节点，以词之间的相似度为边的图形结构数据；/n将所述图形结构数据转化为由词之间相似度构成的邻接矩阵；/n通过情感分类模型对所述邻接矩阵进行情感倾向预测。/n
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