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公开(公告)号:CN115730067A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211430454.3
申请日:2022-11-15
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/12 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F40/242 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法及设备,涉及一种情感分类方法及设备。为了解决目前的情感分类模型会忽略颜文字对文本的影响,容易导致分类结果与作者的情感产生偏差的问题。本发明提取短文本中的颜文字,根据人体运动学模型将颜文字划分并进行颜文字的匹配提取,使用全连接特征提取网络训练,获取颜文字词典映射向量,并与位置数量信息特征向量进行拼接得到颜文字特征向量;获得短文本中文本信息对应的文字文本向量,与颜文字特征向量进行融合得到融合特征,利用自注意力机制对融合特征向量进行优化,然后送入情感分类模型进行情感分离,情感分类模型为由简单神经单元SRU构成的双向的简单循环神经网络BiSRU。