公开(公告)号：CN118069845A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410214375.1

申请日：2024-02-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朱红军 ,  舒轶 ,  袁顺

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/126 ,  G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明涉及一种基于多类型知识融合的方面级情感分析系统，属于文本情感分析领域，包括：文本嵌入编码层：对输入句子进行文本嵌入和编码以获取上下文特征；情感知识增强模块：利用情感知识增强句法知识并获取特定方面且基于增强句法的上下文表示；概念知识嵌入模块：利用概念知识获取特定方面且基于概念知识的上下文表示；上下文信息提取模块：提取特定方面的上下文信息；输出层：将特定方面且基于增强句法、概念知识的上下文表示和上下文信息这三种不同表示融合并送入分类器以输出分类结果。本发明中解决了句法知识的依赖噪声问题、情感知识库SenticNet部分情感信息丢失问题和上下文信息提取过程中注意力机制导致的权重误配问题。

公开(公告)号：CN117933475A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410108860.0

申请日：2024-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 朱红军 ,  袁顺 ,  舒轶

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06F18/20 ,  G06F18/241 ,  G06F18/26 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于跨域信息融合的信息级联预测方法，属于信息级联预测领域，包括如下步骤：S1：用户表示学习：分析用户与其在底层社交网络中的多跳邻居之间的历史交互，衡量用户的影响力；执行主成分分析以提取用户特征；S2：基于级联进化轨迹和瞬时速度捕获信息级联网络的基本特征；利用用户“转发”操作的时间来计算每个时间点的邻接矩阵的权重；S3：用户分类任务：使用MLP，根据用户影响力区分意见领袖和一般用户；S4：信息级联预测任务：整合有关用户影响力、事件时序和级联图的信息；使用双向门控循环单元BiGRU从合并数据中提取时空属性；然后应用时间衰减因子对快照向量进行加权，以进行级联预测工作。