公开(公告)号：CN114626377A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210313916.7

申请日：2022-03-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘姝 ,  李凯文 ,  朱承璋 ,  邹北骥

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提供了一种方面级情感分析方法及系统，该方法包括获取待分析的文本，通过分词工具将待分析的文本进行分词处理，基于字典对分词后的文本进行编码，根据编码后的文本构造出多个查询；将每个查询输入至双向机器阅读理解模型中，最终输出得到每个查询对应的方面与意见对；双向机器阅读理解模型由Bert预训练模型与多个二分类器组成；根据所述方面与意见对构造预测情感极性的情感查询，将情感查询输入至情感查询分类器中进行情感分类得到情感分类结果。本发明提供的一种方面级情感分析方法使用双向机器阅读理解模型来高效提取存在复杂对应关系的方面与意见，并通过多种策略来优化模型，大幅提升了最终情感分析的效率，且准确率高鲁棒性好。

公开(公告)号：CN114626377B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202210313916.7

申请日：2022-03-28

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘姝 ,  李凯文 ,  朱承璋 ,  邹北骥

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明提供了一种方面级情感分析方法及系统，该方法包括获取待分析的文本，通过分词工具将待分析的文本进行分词处理，基于字典对分词后的文本进行编码，根据编码后的文本构造出多个查询；将每个查询输入至双向机器阅读理解模型中，最终输出得到每个查询对应的方面与意见对；双向机器阅读理解模型由Bert预训练模型与多个二分类器组成；根据所述方面与意见对构造预测情感极性的情感查询，将情感查询输入至情感查询分类器中进行情感分类得到情感分类结果。本发明提供的一种方面级情感分析方法使用双向机器阅读理解模型来高效提取存在复杂对应关系的方面与意见，并通过多种策略来优化模型，大幅提升了最终情感分析的效率，且准确率高鲁棒性好。