一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统，属于自然语言处理技术领域。包括接收目标文本，并去除所接收的文本中的异常值；利用BERT模型获取所述目标文本的词嵌入；获取所述目标文本的情感极性特征，利用SentiWordnet情感字典源计算目标文本的每个单词的情感分数，以每个单词的最终得分作为单词的情感极性特征；将所述目标文本的词嵌入和情感极性特征进行拼接，形成初始词向量；将所述目标文本构建为文本图结构，将所述初始词向量作为文本图的节点初始特征，然后利用文本图神经网络消息传递机制进行特征提取，最后将提取的特征进行情感分类。本发明既考虑了言论中的上下文特征，又考虑了言论之间的相互关系，使得情感分类更加准确。
基本信息
专利标题 ：
一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297391A
申请号 ：
CN202210003449.8
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2022-01-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曹建军皮德常翁年凤胥萌丁鲲袁震江春
申请人 ：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区后标营18号
代理机构 ：
江苏瑞途律师事务所
代理人 ：
计璐
优先权 ：
CN202210003449.8
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F40/242 G06F40/289 G06F40/30 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-04-08 ：
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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