[发明专利]一种基于对抗训练和TF-IDF的文本情感分类方法及装置在审
| 申请号： | 202210818922.8 | 申请日： | 2022-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN115309894A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 沈志东;袁芙蓉 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/216;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗训练和TF‑IDF的文本情感分类方法及装置，针对文本情感分类任务，分别从生成可解释的对抗样本和文本特征提取两个角度进行研究，确保深度神经网络模型提高分类准确率的同时提高对抗样本的可解释性。对于如何在模型训练过程中生成可解释对抗样本这一问题，本发明针对性地提出将对抗训练应用于BERT嵌入层，将文本单词的扰动方向规范到嵌入空间中现有近邻词的方向来提高对抗样本的可解释性；对于如何提取更多文本特征，本发明提出使用注意力机制和改进的TF‑IDF算法来获得额外的文本特征，从而使得模型能够得出更加全面、准确的文本情感倾向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 训练 tf idf 文本 情感 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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