[发明专利]一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法在审
| 申请号： | 202211606880.8 | 申请日： | 2022-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN115841106A | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 章韵;张俊宇 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于自然语言处理领域，公开了一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法，该方法是将中文评论文本通过BERT进行编码，得到字级别文本序列向量表示，然后将向量表示通过CDT获得句子的句法依赖树，得到邻接矩阵，再根据句法依赖树算出语法距离以及语法距离权重，利用图卷积神经网络，结合语法距离权重得到准确的方面词向量表示，寻找多方面词之间的连词，将连词以及多方面词得到权重矩阵，将权重矩阵以及连词和方面词通过图卷积网络，获得最终方面词的向量表示，将向量表示送入线性表示层，得到最终的预测结果。本发明通过图卷积网络，加强了方面词与其他词语之间的关系，有效提升了方面级情感分析的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 方面 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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