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公开(公告)号：CN111414476A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010153639.9
申请日：2020-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于多任务学习的属性级情感分析方法。本发明通过构建多个任务的学习模型，实现属性词抽取及其情感极性判断两个子任务的一站式完成，提高系统性能。通过构建属性词平均长度预测辅助任务降低模型属性词抽取的难度；通过构建情感词抽取和词语级情感极性分类辅助任务增强属性词情感极性判断能力；通过构建文档级文本的情感极性分类和领域分类辅助任务从较大规模语料中引入有效的语义信息；通过显式构建属性词抽取和属性词情感极性判别的特征交互单元使模型能学习到两个子任务之间的相关信息。通过实验验证本发明已达到较优的属性级情感分析性能。
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