[发明专利]融合多头注意力机制的多任务学习情感分类方法在审
| 申请号： | 202111550577.6 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114238577A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 严珂;李欣雨 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学上虞高等研究院有限公司;中国计量大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 312000 浙江省绍兴市上虞区曹娥街*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多头注意力机制的多任务学习情感分类方法，该方法使用适用于重要特征提取的多头注意力机制和改善分类泛化性的多任务学习来提高情感分类性能。使用多头注意力机制对分批次输入的句子序列进行特征提取，得到每条语句的预分类标签。使用由长短期记忆网络联合逐点卷积神经网络构成的编码器对分批次输入的句子序列进行编码，将预分类标签作为辅助标签帮助构建多任务情感分类器。设计新的损失函数项加入到原有的损失函数中，经过多轮训练，动态地优化模型参数，即得到最优的情感分类模型，利用该模型可对评论文本进行情感分类。该方法在准确率、F1值评测指标上均优于采用传统多任务学习方法，适用于不同的下游任务和预测场景。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 多头 注意力 机制 任务 学习 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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