公开(公告)号：CN110969014A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201911124188.X

申请日：2019-11-18

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘杰 ,  陈少维 ,  王禹 ,  张文政

IPC: G06F40/284 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于同步神经网络的意见二元组抽取方法。在细粒度情感分析领域，意见二元组抽取是一个重要任务，该任务旨在挖掘意见句中包含的评价对象、评价词、以及两者间的修饰关系。给定意见句，本发明方法首先基于预训练语言模型BERT构建编码层，学习词的上下文语义。随后，交替构建多个识别层与同步层，以实现评价对象、评价词、以及两者间关系的同步抽取。具体地，识别层包含意见实体抽取与关系检测两个模块，同步层设计了两个同步矩阵(即，边界同步矩阵与关系同步矩阵)来记录识别层学习到的高层语义信息，并传递给下一个识别层，以实现意见实体抽取与关系检测的相互促进。最后，本方法利用一个推理层，基于识别层的结果获取最终的意见二元组。

公开(公告)号：CN110969014B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911124188.X

申请日：2019-11-18

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘杰 ,  陈少维 ,  王禹 ,  张文政

IPC: G06F40/284 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于同步神经网络的意见二元组抽取方法。在细粒度情感分析领域，意见二元组抽取是一个重要任务，该任务旨在挖掘意见句中包含的评价对象、评价词、以及两者间的修饰关系。给定意见句，本发明方法首先基于预训练语言模型BERT构建编码层，学习词的上下文语义。随后，交替构建多个识别层与同步层，以实现评价对象、评价词、以及两者间关系的同步抽取。具体地，识别层包含意见实体抽取与关系检测两个模块，同步层设计了两个同步矩阵(即，边界同步矩阵与关系同步矩阵)来记录识别层学习到的高层语义信息，并传递给下一个识别层，以实现意见实体抽取与关系检测的相互促进。最后，本方法利用一个推理层，基于识别层的结果获取最终的意见二元组。