[发明专利]一种面向对话情感识别的对比式上下文理解增强方法在审
| 申请号： | 202111217510.0 | 申请日： | 2021-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN113946670A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 宋大为;张寒青 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/247 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向对话情感识别的对比式上下文理解增强方法，属于计算机与信息科学技术领域。首先，基于已有的对话情感分析框架，提取出其中用于情感分类的隐藏状态序列。然后，基于提取的序列表示，构建包含上下文语义感知模式的对比样本。之后，利用对比学习损失函数，让模型能够从样本中学习到其包含的模式，以增强模型对于对话上下文的理解能力。最后，将对比损失和情感分类损失函数相加并进行多任务学习，完成网络模型训练。本方法具有较强地适配性，可以灵活地嵌入到已有的情感分类模型中，能够让模型在一定程度上从对话上下文内容理解的角度进行情感判别，同时能有效提升已有模型的情感分类准确率和面对扰动的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 对话 情感 识别 对比 上下文 理解 增强 方法 | ||
【主权项】：
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