[发明专利]跨领域文本情感分类方法、装置、存储介质以及电子设备

说明书

本发明涉及一种跨领域文本情感分类方法、装置、存储介质以及电子设备，该方法包括：获取目标领域文本以及标注有情感类别标签的源领域文本，建立跨领域文本情感分类模型，所述模型包括第一双通道特征提取模块、第二双通道特征提取模块、第一领域适应模块和第二领域适应模块，通过相互学习和对抗网络学习对模型进行训练，将待进行情感分类的目标领域文本输入至训练好的所述跨领域文本情感分类模型中，获得情感分类结果，通过采用单词层级和句子层级的层次结构逐步提取文本的语义通道特征，通过双向门控循环单元提取浅层语义信息，然后用图注意力获得句法依赖关系，提取文本的句法通道特征，从而提高了跨领域文本情感分类的准确度。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是涉及一种跨领域情感分类方法、装置、存储介质以及电子设备。

背景技术

训练一个良好的情感分类器需要大量的标记数据，然而在实践中仍然有许多领域存在大量未标记的数据，为不同的领域动态地标注足够的训练数据通常是困难且昂贵的。可能在现有的领域(称为源领域)中有足够的标记数据，但是在新的领域(称为目标领域)中很少或没有标记数据，从而激发了跨领域情感分类的研究，它从有丰富标记的源领域数据中学习来指导目标领域数据的训练，对缺乏标记的目标领域研究有着重要价值。

然而，由于不同领域的文本句法结构复杂，语义信息多样的特点，现有的跨领域文本情感分类方法，对于目标领域的文本情感分类的准确度不高。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种跨领域文本情感分类方法、装置、存储介质以及电子设备，其具有提高跨领域文本情感分类准确度的优点。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种跨领域文本情感分类方法，包括如下步骤：

获取目标领域文本以及标注有情感类别标签的源领域文本；

建立跨领域文本情感分类模型，所述模型包括第一双通道特征提取模块、第二双通道特征提取模块、第一领域适应模块和第二领域适应模块；

将所述源领域文本和所述目标领域文本并行输入至所述第一双通道特征提取模块进行特征提取，获得所述源领域文本的第一特征表示和所述目标领域文本的第一特征表示；所述第一特征表示包括拼接的第一语义通道表示和第一句法通道表示；

将所述源领域文本和所述目标领域文本并行输入至所述第二双通道特征提取模块进行特征提取，获得所述源领域文本的第二特征表示和所述目标领域的文本的第二特征表示；所述第二特征表示包括拼接的第二语义通道表示和第二句法通道表示；

将所述源领域文本的第一特征表示和所述目标领域文本的第一特征表示输入至所述第一领域适应模块，将所述源领域文本的第二特征表示和所述目标领域的文本的第二特征表示输入至所述第二领域适应模块，通过相互学习和对抗网络学习对所述第一双通道特征提取模块、所述第二双通道特征提取模块、所述第一领域适应模块和所述第二领域适应模块进行训练，以提取所述目标领域的文本与所述源领域的文本的不变领域特征，获得训练好的跨领域文本情感分类模型；

将待进行情感分类的目标领域文本输入至训练好的所述跨领域文本情感分类模型中，获得情感分类结果。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种跨领域文本情感分类装置，包括：

文本获取模块，用于获取目标领域文本以及标注有情感类别标签的源领域文本；

模型建立模块，用于建立跨领域文本情感分类模型，所述模型包括第一双通道特征提取模块、第二双通道特征提取模块、第一领域适应模块和第二领域适应模块；

第一双通道特征提取模块，用于将所述源领域文本和所述目标领域文本并行输入至所述第一双通道特征提取模块进行特征提取，获得所述源领域文本的第一特征表示和所述目标领域文本的第一特征表示；所述第一特征表示包括拼接的第一语义通道表示和第一句法通道表示；