一种文本共情预测模型及方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于文本情感分类辅助的文本共情预测模型及方法，模型包括：共情私有特征编码器将共情数据的私有特征编码成共情私有特征；极性私有特征编码器将极性数据的私有特征编码成极性私有特征；公共特征编码器将共情数据和极性数据的公有特征分别编码成共情、极性公有特征；共情公私有特征融合模块将共情公、私有特征加权融合为最终共情预测特征表达；极性公私有特征融合模块将极性公、私有特征加权融合为最终极性分类特征表达；共情预测器预测最终共情预测特征表达得预测标签；极性分类器预测最终极性分类特征表达得预测标签。该模型及方法能基于迁移学习实现经大规模的文本情感分类数据来辅助小规模的文本共情预测，提升预测准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种文本共情预测模型及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114281993A
申请号 ：
CN202111592897.8
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王上飞李晨光陈小平
申请人 ：
中国科学技术大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区金寨路96号
代理机构 ：
北京凯特来知识产权代理有限公司
代理人 ：
郑立明
优先权 ：
CN202111592897.8
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06Q10/04
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
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20211223
申请日 : 20211223
2022-04-05 ：
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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