一种基于深度学习和转折关系的文本情感分类方法
授权
摘要
本发明提出一种基于深度学习和转折关系的文本情感分类方法，属于自然语言处理、人工智能领域。本发明包括如下步骤：文本和属性编码模块对输入的文本和多个属性进行处理；文本特征提取模块对文本进行语义上下文特征提取；文本和属性交互模块使用神经网络和多注意力机制对文本和属性进行交互计算，获取针对属性的文本向量表示；分类模块将针对属性的文本向量映射到类别向量，得到类别的概率分布；损失函数设计和模型训练模块使用交叉熵损失函数和转折损失函数进行模型训练，得到情感识别模型。本发明通过设置的新型损失函数，来辅助抑制错误偏好的判断，实现针对特定属性的文本准确分类，提高了情感识别的准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习和转折关系的文本情感分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111611375A
申请号 ：
CN202010243977.1
公开（公告）日 ：
2020-09-01
申请日 ：
2020-03-31
授权号 ：
CN111611375B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
牛建伟高艺伟赵晓轲谷飞
申请人 ：
北京航空航天大学;赛尔网络有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京永创新实专利事务所
代理人 ：
祗志洁
优先权 ：
CN202010243977.1
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F40/289 G06F40/30 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2020-09-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20200331
申请日 : 20200331
2020-09-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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