[发明专利]基于全局交互和句法依赖的情感特征表示学习系统及方法有效
| 申请号： | 202010292143.X | 申请日： | 2020-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN111488734B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 饶元;冯聪;吴连伟;赵永强 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局交互和句法依赖的情感特征表示学习系统及方法，通过上下文和评价对象的信息交互、单词句法依赖关系的引入以及特征联合学习；本发明使用预训练的多层语言模型对单词进行嵌入表示，获取了单词更加语境化的表示；同时利用BERT结构的优越性使用期双句任务模式解决以往方法上下文和评价对象独立建模导致的交互不充分问题；本发明提出了图依赖注意力网络，解决了图注意力网络没有区分不同依赖关系影响的问题，同时合理的将评论的句法关系建模进模型中，使得单词表示带有句法依赖信息；本发明使用了特征联合学习方法，充分的使评论的交互信息和句法依赖信息相结合，从而提升了评价对象情感分析的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全局 交互 句法 依赖 情感 特征 表示 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
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