公开(公告)号：CN113641822A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110922884.6

申请日：2021-08-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵妍妍 ,  赵伟翔 ,  陆鑫 ,  秦兵

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于图神经网络的细粒度情感分类方法，涉及自然语言处理技术领域，针对现有技术中由于复杂的句法结构，相关情感词的信息会衰减，进而导致情感分类准确率低的问题，本申请利用评价对象中心化图以缓解基于评价对象的情感分类任务中情感信息在依赖路径上的衰减问题。具体来说，本申请将一个句子中的所有单词直接与评价对象联系起来。此外，为了区分不同词的重要性，并继承句法结构带来的优势，本申请根据相对依存距离对每个词赋予了不同的权重。在此基础上，本申请评价对象为中心的图卷积网，将特定方面的情感特征与上下文信息进行交互，有效捕捉评价对象和潜在情感词之间的关联，进而提高了情感分类的准确率。

公开(公告)号：CN108121823A

公开(公告)日：2018-06-05

申请号：CN201810026854.5

申请日：2018-01-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵妍妍 ,  袁建华 ,  秦兵 ,  刘挺

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06Q50/00

Abstract: Babbling情感对话生成系统及方法，涉及一种对话生成系统。本发明为了解决目前的人工智能对话系统带有情感的回复并不十分准确的问题。本发明提出了一套基于Seq2Seq模型生成情感回复的系统，在传统Seq2Seq模型基础上，Babbling使用微博原句的情感embedding丰富原句的表示。Babbling还融合了Learning to Start机制，从而生成更自然的句首词。为了以提高生成词语主题的相关性，Babbling还采用attention机制，我们将传统的single hop attention过程扩展到multi-hop attention，通过多次attention获得更为抽象并且与微博原文相关的表示，从而进一步提高生成质量。本发明适用于带有情感回复的对话系统。

公开(公告)号：CN105630970A

公开(公告)日：2016-06-01

申请号：CN201510990027.4

申请日：2015-12-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵妍妍 ,  秦兵 ,  刘挺

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06F17/3089 ,  G06Q50/01

Abstract: 社会媒体数据处理系统及方法，属于互联网领域。本发明旨在深入分析微博大数据焦点事件及情感分布，进行社会舆情进行检测。本发明系统包括：用于采集实时微博数据采集的数据模块；用于文本噪声和文本分析的预处理模块；用于事件发现和情感分析的浅层分析模块；用于情感归因分析和基于用户画像的情感分析的深层透视模块；用于社会媒体数据可视化显示模块；本发明方法包括：步骤一、采集实时的微博数据；步骤二、根据采集的实时的微博数据进行文本噪声预处理和文本分析预处理；步骤三、对处理后的文本进行浅层分析；步骤四、根据浅层分析进行深层透视；步骤五、根据浅层分析和深层透视进行社会媒体数据可视化显示。本发明用于社会舆情监测。

公开(公告)号：CN105354216A

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201510627783.0

申请日：2015-09-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵妍妍 ,  秦兵 ,  李泽魁

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30616 ,  G06F17/30705

Abstract: 一种中文微博话题信息处理方法，本发明涉及微博事件情感分布的原因分析算法。本发明是为了解决目前微博话题信息处理方法中采用的层次聚类算法和纠正算法的准确率低，不能将事件相关的微博划分到正确的主题下。本发明使用无监督学习的层次聚类排序方法和半监督学习的微博话题纠正算法两种方法，进行事件话题及其相关微博的挖掘，最终达到对相关微博进行情感分布统计及分析的目的。本发明能够更加准确地进行微博话题信息处理。本发明应用于微博话题信息处理领域。