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公开(公告)号：CN117688185B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410156109.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种用户信息增强的长文本细粒度情感分析方法，本发明通过全局信息引导的编码模块把文档级的全局信息引入层次Transformer子模块中，以更好地学习文档的语义表示，用户表示的学习和集成模块通过一个共享网络在相似用户之间共享信息，以学习更好的用户表示，继而集成用户表示到Transformer层的多头注意力机制和多层前向神经网络中，以建模用户情感表达的偏好，通过融合对比学习的总代价计算模块计算模型训练的总代价，本发明提出的方法能够较好地学习长文本的语义表示、有效地利用用户信息、能够准确区分细粒度的情感，分析性能较现有的方法有实质性的提高。
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公开(公告)号：CN116108187B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310400767.2
申请日：2023-04-14
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提出一种集成多粒度信息的方面级情感分类方法，通过句子级信息提取层得到特定于方面的语义向量表示，通过篇章级信息提取层得到融合篇章信息的方面表示和融合篇章信息的句子表示，通过语料级信息提取层得到语料级信息，通过MLP分类层对语义向量表示、融合篇章信息的方面表示、融合篇章信息的句子表示、语料级信息进行融合得到分类结果，确定情感极性对应概率。本发明可实现集成多粒度信息的方面级情感分类，提高了方面级情感分类性能。
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公开(公告)号：CN117688185A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410156109.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种用户信息增强的长文本细粒度情感分析方法，本发明通过全局信息引导的编码模块把文档级的全局信息引入层次Transformer子模块中，以更好地学习文档的语义表示，用户表示的学习和集成模块通过一个共享网络在相似用户之间共享信息，以学习更好的用户表示，继而集成用户表示到Transformer层的多头注意力机制和多层前向神经网络中，以建模用户情感表达的偏好，通过融合对比学习的总代价计算模块计算模型训练的总代价，本发明提出的方法能够较好地学习长文本的语义表示、有效地利用用户信息、能够准确区分细粒度的情感，分析性能较现有的方法有实质性的提高。
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公开(公告)号：CN116108187A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310400767.2
申请日：2023-04-14
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提出一种集成多粒度信息的方面级情感分类方法，通过句子级信息提取层得到特定于方面的语义向量表示，通过篇章级信息提取层得到融合篇章信息的方面表示和融合篇章信息的句子表示，通过语料级信息提取层得到语料级信息，通过MLP分类层对语义向量表示、融合篇章信息的方面表示、融合篇章信息的句子表示、语料级信息进行融合得到分类结果，确定情感极性对应概率。本发明可实现集成多粒度信息的方面级情感分类，提高了方面级情感分类性能。
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