[发明专利]一种基于GCN-Attention的情感分析方法有效
| 申请号： | 202010182153.8 | 申请日： | 2020-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN111400494B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 肖志勇;张立 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 戴风友 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GCN‑Attention的情感分析方法，该方法包括：步骤1，构建模型，包含embedding层、双向LSTM层、GCN‑Attention层和输出层；步骤2，训练GCN‑Attention模型，设定超参数，将训练集输入到GCN‑Attention模型，得到损失函数值，再反向传播得到梯度，通过梯度值更新参数，经过设置的迭代次数的迭代之后，得到训练好的模型；步骤3，预测，模型完成训练后，将要预测的测试集输入模型，即可得到准确率和损失函数值。本发明能从句法上联系句子中的单词关联性，使注意力机制对于上下文的理解更为充分，实验结果表示，本发明模型相比标准注意力模型结果准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn attention 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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