公开(公告)号：CN113705197A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111000430.X

申请日：2021-08-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘磊 ,  侯良文 ,  焦一狄 ,  李静

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明提出了一种基于位置增强的细粒度情感分析方法，用于解决现有技术对文本进行细粒度情感分析导致的精度低的问题。首先将文本进行预处理，再通过细粒度情感分析模型进行情感分析。模型包括嵌入层、语义表征层、信息交互层和输出层。嵌入层将句子映射为上下文词嵌入和方面词嵌入，语义表征层通过位置强化注意力机制来增强模型的文本语义表征能力，信息交互层通过使用记忆网络增强方面词与其上下文的交互性，将基于方面的上下文语义增强表示作为与方面交互的外部记忆单元，使得外部存储记忆单元能够学习到复杂文本中的语义信息，最后输出层进行情感预测。本发明通过合理界定对方面进行情感表达的上下文范围，提高了细粒度情感分析准确度。

公开(公告)号：CN113705197B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202111000430.X

申请日：2021-08-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘磊 ,  侯良文 ,  焦一狄 ,  李静

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/214 ,  G06N3/044 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明提出了一种基于位置增强的细粒度情感分析方法，用于解决现有技术对文本进行细粒度情感分析导致的精度低的问题。首先将文本进行预处理，再通过细粒度情感分析模型进行情感分析。模型包括嵌入层、语义表征层、信息交互层和输出层。嵌入层将句子映射为上下文词嵌入和方面词嵌入，语义表征层通过位置强化注意力机制来增强模型的文本语义表征能力，信息交互层通过使用记忆网络增强方面词与其上下文的交互性，将基于方面的上下文语义增强表示作为与方面交互的外部记忆单元，使得外部存储记忆单元能够学习到复杂文本中的语义信息，最后输出层进行情感预测。本发明通过合理界定对方面进行情感表达的上下文范围，提高了细粒度情感分析准确度。