公开(公告)号：CN116738999B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202310527414.9

申请日：2023-05-11

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张涵 ,  王晶晶 ,  罗佳敏

IPC: G06F40/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域。本发明构建了一种低资源场景下情感分析的方法和存储介质并且提出了针对低资源场景下连续情感分析任务的持续注意力建模方法称为CAM。在多个情感分析任务的学习过程中,CAM既可以保留不同任务的情感信息,缓解灾难性遗忘问题,也可以高效地捕捉不同任务的情感信息并进行融合。CAM主要由两个部分组成:用于保留单个任务情感信息的情感掩码Adapter称为SMA，和用于融合不同任务情感信息的动态情感注意力称为DSA。可以有效融合不同任务类型之间的情感信息，有效解决了单个任务类型训练资源不足的问题，同时SMA模块可以有效的缓解灾难性遗忘问题。

公开(公告)号：CN116738999A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310527414.9

申请日：2023-05-11

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张涵 ,  王晶晶 ,  罗佳敏

IPC: G06F40/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域。本发明构建了一种低资源场景下情感分析的方法和存储介质并且提出了针对低资源场景下连续情感分析任务的持续注意力建模方法称为CAM。在多个情感分析任务的学习过程中,CAM既可以保留不同任务的情感信息,缓解灾难性遗忘问题,也可以高效地捕捉不同任务的情感信息并进行融合。CAM主要由两个部分组成:用于保留单个任务情感信息的情感掩码Adapter称为SMA，和用于融合不同任务情感信息的动态情感注意力称为DSA。可以有效融合不同任务类型之间的情感信息，有效解决了单个任务类型训练资源不足的问题，同时SMA模块可以有效的缓解灾难性遗忘问题。