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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

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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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