[发明专利]一种结合外部知识的文本隐式情感分析方法

摘要

本发明涉及一种结合外部知识的文本隐式情感分析方法，属于自然语言处理情感分析技术领域。本方法利用TransE模型对常识知识数据集预训练。对常识知识数据集中的每个知识子图，通过注意力机制计算每个知识子图的向量表示。对于需要进行隐式情感分析的句子采用预训练的单词特征向量表示文本序列中的每个单词的向量化表示，并与知识图特征向量表示进行拼接，得到结合外部知识的单词融合特征表示。使用双向长短时记忆网络对融合外部知识的单词表示进行句子层面的文本编码。通过注意力机制决定每个词语在表示学习过程中的重要性。最后将句子表示通过Softmax层计算对应的概率向量。本方法丰富了句子语义表达，更好建模句子表示，提升了文本隐式情感分析性能。