公开(公告)号：CN117973357A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311633486.8

申请日：2023-11-30

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋大为 ,  安睿泽

IPC: G06F40/20 ,  G06F16/35 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24

Abstract: 本申请提供一种细粒度情感分析方法、装置和计算机可读存储介质，方法包括：将待分析句子输入至情感分析模型，得到上下文情感特征；根据上下文情感特征，得到上下文情感分布；将待分析句子输入至输入调整模块，获得针对待分析句子的目标方面词进行调整后的输入句子，将调整后的输入句子输入至情感分析模型，得到偏差情感特征，根据偏差情感特征得到偏差情感分布；或者，将待分析句子的上下文情感特征输入至输出调整模块，得到针对待分析句子的目标方面词的偏差情感特征，根据偏差情感特征得到偏差情感分布；根据上下文情感分布对偏差情感分布进行偏差消除，获得待分析句子的目标方面词的目标情感分布。可以准确获取句子中目标方面词的目标情感分布。

公开(公告)号：CN117910522A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311823584.8

申请日：2023-12-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 宋大为 ,  安睿泽 ,  张辰

IPC: G06N3/0499 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0895 ,  G06F40/194 ,  G06F40/211

Abstract: 本申请涉及人工智能句向量技术领域，提出一种句向量模型的优化方法、文本相似度计算方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：根据对比学习损失函数，确定第一句向量模型；其中，所述第一句向量模型包括若干多头注意力模块以及若干前馈神经网络模块；计算每个所述多头注意力模块中第一网络参数的重要程度分数以及每个所述前馈神经网络模块中第二网络参数的重要程度分数；根据所述第一网络参数的重要程度分数以及所述第二网络参数的重要程度分数，对所述第一句向量模型进行网络参数裁剪，获得第二句向量模型；对所述第二句向量模型进行模型重训练，获得最优句向量模型，提升了最优句向量模型的语义表达效果。