公开(公告)号：CN114298011B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202111659500.2

申请日：2021-12-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 熊庆宇 ,  柯采 ,  吴超 ,  杨雨蓉 ,  易华玲 ,  郭佳浩 ,  吴自慧 ,  林军成 ,  罗力豪

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质，神经网络包括：BERT词嵌入模块获得输入文本的语义信息和输入文本中待分析语句所有单词的词向量；第一全连接层基于语义信息获得语义特征向量；第二全连接层基于词向量获取单词特征向量；潜在狄利克雷分布模块分别提取待分析语句的主题分布和方面情感对的主题分布；特征融合层判断待分析语句是否与方面情感对匹配；解码标注模块在解码序列中标记出目标词语位置获得标记序列；输出层为基于特征融合层输出的判断结果输出情感分析结果。实现多任务输出，通过特征融合层将语义信息与主题分布进行特征融合，学习到特定领域的词汇，提升模型的情感分类任务效果。

公开(公告)号：CN115983493A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310104266.X

申请日：2023-02-13

Applicant: 重庆大学

Inventor： 熊庆宇 ,  杨雨蓉 ,  柯采 ,  易华玲 ,  罗力豪 ,  林军成

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种基于多任务学习及深度学习模型的水质预测方法，包括以下步骤：获取输入数据，输入数据包括水质数据和气象数据；将输入数据输入至预测模型中；获取输入数据的时间序列；根据时间序列和输入数据获取局部依赖特征和长时间依赖特征；根据局部依赖特征和长时间依赖特征获得水质指标预测结果。本发明所述的一种基于多任务学习及深度学习模型的水质预测方法能够适用于分析预测非线性的、复杂的水质数据，提高水质预测精度。

公开(公告)号：CN114298011A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111659500.2

申请日：2021-12-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 熊庆宇 ,  柯采 ,  吴超 ,  杨雨蓉 ,  易华玲 ,  郭佳浩 ,  吴自慧 ,  林军成 ,  罗力豪

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质，神经网络包括：BERT词嵌入模块获得输入文本的语义信息和输入文本中待分析语句所有单词的词向量；第一全连接层基于语义信息获得语义特征向量；第二全连接层基于词向量获取单词特征向量；潜在狄利克雷分布模块分别提取待分析语句的主题分布和方面情感对的主题分布；特征融合层判断待分析语句是否与方面情感对匹配；解码标注模块在解码序列中标记出目标词语位置获得标记序列；输出层为基于特征融合层输出的判断结果输出情感分析结果。实现多任务输出，通过特征融合层将语义信息与主题分布进行特征融合，学习到特定领域的词汇，提升模型的情感分类任务效果。