[发明专利]基于多上下文和多词段图卷积网络的特定目标情感识别方法有效
| 申请号： | 202210245787.2 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN114722808B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 饶国政;喻开智 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京知艺互联知识产权代理有限公司 16137 | 代理人： | 孙一方 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开基于多上下文和多词段图卷积网络的特定目标情感识别方法，步骤：将目标句子转化为向量输入到LSTM神经网络强化学习，输出句子向量；对从全局协同图的得到的局部协同图以及句子向量进行图卷积操作输出第一图卷积输出结果；对使用分词工具Spacy得到句子图以及句子向量进行图卷积操作输出第二图卷积输出结果；利用门控机制把第一图卷积输出结果与第二图卷积输出结果进行内积操作，将协同图信息转移到图表示上；运用注意力机制把门控机制的输出结果中的目标词汇聚起来，得到对目标情感分类的目标信息。本发明提出的基于多上下文和多词段学习的方法，可以自动识别情感信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 上下文 多词段 图卷 网络 特定 目标 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
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