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公开(公告)号：CN115759116A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211445352.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/126 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于情感分析领域，具体涉及了一种基于双图卷积网络的方面级情感分析方法，包括：获取待分析文本的上下文和方面，将其转化为词向量嵌入表示，作为输入；利用双向长短期记忆网络对上下文和方面的词向量嵌入表示进行特征提取，获得上下文和方面的隐藏状态表示；得到上下文的隐藏状态后对其进行位置编码，再将其作为句法图卷积网络的初始输入，得到句法特征；同时结合引导向量对上下文和方面的隐藏状态进行编码，得到交互矩阵；将其作为语义图卷积网络的初始输入，得到语义特征；将句法特征和语义特征连接起来作为最终特征，预测情感极性。本发明提供的方面级情感分析方法，能够从语义和句法这两个方面来提高方面级情感分析的准确率。
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