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公开(公告)号：CN117112790A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311123144.1
申请日：2023-09-01
Applicant: 北京大学(青岛)计算社会科学研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统，属于信息技术领域，针对低资源环境方面语义学习不充分的情况，首先从社交媒体采集文本数据，利用元学习设置构建元测试任务和元训练任务。通过大规模语言模型从数据集中提取特征向量，然后构建原型并计算查询样本的语义增强对比损失。利用多头注意力机制生成情感特征向量，并构建交叉熵损失函数。结合两个损失函数进行模型训练，最后预测目标方面的情感极性。本发明在元学习范式中增强方面语义感知能力，提高小样本文本情感分类的准确率，提升目标方面的情感极性判定效果。
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