[发明专利]基于预训练模型BERT的多粒度融合方面级情感分析方法在审
| 申请号： | 202210214958.5 | 申请日： | 2022-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN115374789A | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 方义秋;彭杨 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄宗波 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于预训练模型BERT的多粒度融合方面级情感分析方法，步骤包括将文本输入到预训练模型中获取预训练词向量，并获取方面项的上下文信息s；通过LSTM长短期记忆网络来学习句子的上下文句子信息h；将双向LSTM的输出h作为句子级别注意力层的输入，计算每个句子的重要程度，得到句子级别注意力层的输出u；将u进行维度变换为与s一致，再将s与句子级的输出u进行调和得到最终的输出O；将O作为情感分类层的输入，计算情感极性的概率P，并根据损失函数进行损失，再采用反向传播算法进行优化。本发明能够防止上下文句子过多，影响当前句子方面的极性判断的问题，从而增强对当前句子方面的极性判断，提升方面情感预测的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 训练 模型 bert 粒度 融合 方面 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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