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一种利用上下文和方面记忆信息的情感分类方法
成果名称: | 一种利用上下文和方面记忆信息的情感分类方法 | 关键字: | 情感 , 句子 , 单词 , 向量 , 方面 , 注意力 , 多头 , 模型 , 记忆 , camn | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201911291726.4 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 东北大学秦皇岛分校 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 7.00 | 所属十强产业: |
本发明提供一种利用上下文和方面记忆信息的情感分类方法,涉及情感分析技术领域。本发明通过选择待进行情感分析的数据集,建立基于方面的情感分析模型,通过交叉熵损失函数与L2正则化项的和来训练基于方面的情感分析模型,将待进行情感分析的数据集通过训练好的基于方面的情感分析模型,实现文本的情感分析。本发明提出的网络模型来提取方面的情感极性,该模型构建并结合了上下文记忆构建、方面记忆更新和情感分类模块来解决方面级别的情感分类任务,将多头注意力机制应用到基于方面的情感分析中,并考虑两种应用方法,由于多头注意力机制中每一头的权值是不共享的,因此该模型可以学习不同子空间的特征表示,从而做出更准确的预测。
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