标记打包策略的方面情感三元组抽取方法

    公开(公告)号:CN117951301A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410184469.9

    申请日:2024-02-19

    Abstract: 本发明公开了标记打包策略的方面情感三元组抽取方法,包括:构建初始实体识别模型和初始情感分类模型,对所述初始实体识别模型和初始所述情感分类模型进行独立训练,获取实体识别模型和情感分类模型;输入待测试句子,输入所述实体识别模型中,获取句子中方面词和观点词,基于所述实体识别模型预测的实体构建情感分类模型的输入;将所述情感分类模型的输入放到预训练语言模型中,获得每个单词及标记的特征向量,将所述特征向量输入图卷积神经网络中与句子中的依赖关系进行融合,获得最终的特征向量,将所述特征向量通过多层感知机进行情感分类,获得方面情感三元组。本发明能够提高三元组抽取效果。

    一种自适应模型基数估计方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117931857A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410127245.4

    申请日:2024-01-30

    Abstract: 本发明涉及一种自适应模型基数估计方法,包括:获取数据集,基于自适应平滑因子选择策略对所述数据集加入噪音,构建深度自回归模型,将加入噪音的所述数据集输入所述深度自回归模型,获取联合概率分布;获取若干个谓词,根据所述联合概率分布依次对查询中涉及的谓词进行采样,获取采样数据,通过所述采样数据,调整所述深度自回归模型的选择率,基于调整后的选择率与基数相乘,获取估计结果。本发明能够实现更加准确的估计结果。

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