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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明公开了一种基于话题语境的社交媒体评论反讽检测方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：步骤1：获取话题文本和评论文本并进行预处理；步骤2：通过BERT得到话题文本和评论文本的向量表示；步骤3：利用Bi‑GRU进行特征提取，然后进行全局平均池化；步骤4：通过交互注意力机制提取关联语义特征，与文本特征融合得到话题‑评论文本特征；步骤5：针对评论文本向量表示，通过LSTM和Self‑attention获取情感语义特征；步骤6：将话题‑评论文本特征和情感语义特征进行融合，输入sigmoid中得到最终反讽检测结果。本发明通过联合话题语境和评论语义了解社交媒体用户评论的真实情感，提高了反讽识别的准确率，为社交媒体评论领域用户情感分析和意见挖掘提供支持。
主权项：1.一种基于话题语境的社交媒体评论反讽检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：获取话题文本和目标评论文本并进行预处理操作。步骤2：通过中文BERT预训练模型BERT-Base-Chinese得到话题文本和目标评论文本的文本向量表示。步骤3：将得到的话题文本向量和目标评论文本向量表示利用双向门控循环神经网络Bi-GRU进行特征提取，然后对话题文本特征向量和目标评论文本特征向量进行全局平均池化。步骤4：通过交互注意力机制提取两者的关联语义特征，将关联语义特征与文本特征融合得到话题-评论文本特征。步骤5：针对目标评论文本向量表示，通过长短时记忆网络结合自注意力机制获取情感语义特征。步骤6：将话题-评论文本特征和情感语义特征进行融合，输入sigmoid中得到最终反讽检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 一种基于话题语境的社交媒体评论反讽检测方法
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