融合句法信息的GCN-RN方面级情感分析方法和系统
公开
摘要
本发明提供一种融合句法信息的GCN‑RN方面级情感分析方法和系统，涉及情感分析领域。本发明构建了GCN‑RN模型，包括词嵌入层、隐层、特征提取层和输出层；将待分析文本输入词嵌入层，获取待分析文本的向量表示；将向量表示输入隐层，采用LSTM获取对应的隐层状态；将预先构建的邻接矩阵和方面词距离权重矩阵、隐层状态输入特征提取层的第一个图卷积残差块的GCN层，获取输出向量；将隐层状态和输出向量进行残差连接，并输入下一个图卷积残差块，最终获取文本特征表示；将文本特征表示输入输出层，获取待分析文本中方面词的情感极性预测结果。采用LSTM学习长距离依赖信息，进行特征融合；构建句法依存树并用多个图卷积残差块提取句法信息，提升情感分类准确率。
基本信息
专利标题 ：
融合句法信息的GCN-RN方面级情感分析方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579741A
申请号 ：
CN202210095137.4
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
余本功谭毓芳司文超杨善林叶子龙杨颖付凯佳石锐哲
申请人 ：
合肥工业大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区屯溪路193号
代理机构 ：
北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
余罡
优先权 ：
CN202210095137.4
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F40/211 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
2022-06-03 ：
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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