[发明专利]一种基于迁移学习的情感极性分析方法在审
| 申请号： | 202110455888.8 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113326695A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏;任炳先;周华健;于晓潭 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F40/247 | 分类号： | G06F40/247;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的情感极性分析方法，本发明首先构建文本排序模型，弥补当前语言模型缺乏句子级预训练任务的缺陷，提高模型的逻辑感知与语义表达能力。然后，构建情感极性分析模型，将文本排序模型训练得到的相关参数迁移到情感极性分析模型中对应的位置。最后，将迁移后的模型在情感极性分析数据集上继续训练。本发明利用迁移学习为情感极性分析模型引入领域先验知识，可以提高模型的领域适应性，有助于获取更高质量的句子特征，进而提高模型的分类准确率，并且，本发明所采用的注意力机制可以为情感极性分析模型降低评论文本的噪声干扰，提高模型的分类鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 情感 极性 分析 方法 | ||
【主权项】：
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