公开(公告)号：CN116484004A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310607292.4

申请日：2023-05-26

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 徐博 ,  李龙娇

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种对话情绪识别分类方法，包括对对话情绪识别数据集进行预处理；对预处理后的对话情绪识别数据集中的语句进行语句级特征提取，得到语句级特征；对预处理后的对话情绪识别数据集中的语句进行情绪引发事件提取，得到情绪引发事件的语义表示；通过语句的语句级特征和情绪引发事件的语义表示构建情绪‑心理表征异构会话图，得到每个节点输入特征的特征矩阵和节点之间边的连接关系的邻接矩阵；通过图编码器对特征矩阵和邻接矩阵进行会话级特征提取，得到会话级特征；全连接语句级特征和会话级特征，把全连接得到的结果输入到前馈神经网络得到情绪分类。本发明可以更好的识别对话中的情绪类别，提高了对话情绪识别的准确性。

公开(公告)号：CN116484004B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202310607292.4

申请日：2023-05-26

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 徐博 ,  李龙娇

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F16/332 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种对话情绪识别分类方法，包括对对话情绪识别数据集进行预处理；对预处理后的对话情绪识别数据集中的语句进行语句级特征提取，得到语句级特征；对预处理后的对话情绪识别数据集中的语句进行情绪引发事件提取，得到情绪引发事件的语义表示；通过语句的语句级特征和情绪引发事件的语义表示构建情绪‑心理表征异构会话图，得到每个节点输入特征的特征矩阵和节点之间边的连接关系的邻接矩阵；通过图编码器对特征矩阵和邻接矩阵进行会话级特征提取，得到会话级特征；全连接语句级特征和会话级特征，把全连接得到的结果输入到前馈神经网络得到情绪分类。本发明可以更好的识别对话中的情绪类别，提高了对话情绪识别的准确性。