[发明专利]特定目标的情感极性分类方法有效
| 申请号： | 202010872127.8 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112131383B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 庞士冠;肖路巍;胡晓晖;薛云;蔡倩华;唐碧霞 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/126;G06F40/211;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州骏思知识产权代理有限公司 44425 | 代理人： | 吴静芝;叶琼园 |
| 地址： | 510006 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种特定目标的情感极性分类方法，包括：获取上下文对应的隐藏状态向量，对其进行多头自注意力编码，得到上下文语义信息编码；基于结合门控机制的图卷积神经网络，提取上下文对应的句法向量；通过特定目标对应的权重向量，得到与特定目标相关的上下文句法信息编码；将拼接后的上下文语义信息编码和上下文句法信息编码进行多头自注意力编码得到上下文语义句法信息编码；将上下文语义信息编码和上下文语义句法信息编码取平均池化后再拼接，得到特定目标的特征表示；将特定目标的特征表示输入预设情感极性分类函数，得到特定目标的情感极性分类概率。相对于现有技术，本发明能够有效过滤无效的句法信息，提高特定目标的情感分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 特定 目标 情感 极性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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