[发明专利]一种基于深度学习的情感文本生成方法有效
| 申请号： | 202010528337.5 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111859978B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 张迎周;刘磊;陈宏建;傅建清;肖雁冰;黄秋月 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/35;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的情感文本生成方法，将变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络有效地结合在一起，通过变分自编码器的数据特征挖掘以及潜在空间表示的优异性能进行情感文本生成任务，并在其中添加了注意力机制，而辅助分类器生成对抗网络的判别器则设计了一种利用词频‑逆文档频率、情感注意力融合特征向量加权计算的多特征卷积神经网络与深度双向门控循环单元组成的模型进行数据判别，并在其基础上增加了集成学习模块来提供生成器额外的情感分类损失惩罚。本发明生成的情感文本一定程度上接近真实的情感文本，不仅可用于文本分析的数据增强工作，也可使人机对话生成更加感性化的内容，提高结果精确率的同时也可提升执行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 情感 文本 生成 方法 | ||
【主权项】：
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