[发明专利]一种基于细粒度事件信息增强的短文本隐式情感分类方法在审
| 申请号： | 202310052123.9 | 申请日： | 2023-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN116029293A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 倪丽萍;刘玉强;陈星月;王琪 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F18/241;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于细粒度事件信息增强的短文本隐式情感分类方法，其步骤包括：1、使用事件抽取器抽取短文本中的事件类型、触发词及其他事件元素形成细粒度的单事件元组；2、使用BERT预训练模型分别对单事件元组和短文本进行表征，分别得到单事件元组和短文本的特征向量；3、将步骤2中得到的特征向量通过张量组合的方式进行融合，使用细粒度事件信息增强短文本的表征；4、将步骤3中得到的细粒度事件信息增强后的特征向量输入Bi‑GRU模型中进行情感分类，最终由sigmoid网络输出情感分类的结果。本发明使用细粒度事件信息增强短文本的表征，从而能够提高情感分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 细粒度 事件 信息 增强 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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