[发明专利]一种基于词向量和Bert的群体内隐立场分析方法有效
| 申请号： | 202011451101.2 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112836486B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 韩旭;王博;蒋沁学;陈根华;黄博帆 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06F40/284;G06F40/30;G06F40/126;G06F16/35 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于词向量和Bert的群体内隐立场分析方法，通过文本语料库训练Bert模型，结合句向量进行群体内隐立场分析；包括数据解析模块、模型训练模块以及内隐立场分析模块；数据解析模块用于解析提取社会群体中用户发表的言论数据，根据内隐联想测试中提到的目标词和属性词对用户的言论分类；对其中抽取的正文文本进行分句得到言论集合A，再提取到既包含目标词又包含属性词的句子集合B，和不包含目标词和属性词的集合C；模型训练模块用于构建学习社会群体语言大数据文本偏见的模型；内隐立场分析模块根据句子的嵌入向量之间的距离远近来测量对应目标词和属性词之间的关系大小，从而量化社会群体用户的内隐立场态度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 向量 bert 群体 立场 分析 方法 | ||
【主权项】：
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