[发明专利]一种基于BERT模型以及注意力集中网络的细粒度情感分析方法在审
| 申请号： | 202211565870.4 | 申请日： | 2022-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN115730606A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 王青松;杨念殷;张超越;金梦莹;林鑫;孙文成;李嘉恩 | 申请（专利权）人： | 辽宁大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/205;G06F40/284;G06N3/048 |
| 代理公司： | 沈阳杰克知识产权代理有限公司 21207 | 代理人： | 王洋 |
| 地址： | 110000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于BERT模型和注意力集中网络的细粒度情感分析方法，通过结合BERT模型与注意力机制，构造了一种进行细粒度情感分析任务的模型。首先将待分析的句子及其方面词拼接为输入文本，使用BERT模型对输入文本进行语义信息整合，然后通过注意力机制构造一个注意力集中网络层，进行更深层次的信息提取，最后使用一个全连接层获取最终的情感分析预测结果。本方法实现了一种注意力集中网络，将句子与方面词的文本信息交互，然后使得注意力集中于句中对应方面的语义信息，并通过将其与BERT结合，使得模型有能力提取出细粒度情感分析任务文本中较深层次的语义，相较于各基线模型，成功地提高了细粒度情感分析结果的准确度和F1值指标。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert 模型 以及 注意力 集中 网络 细粒度 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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