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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于情感分析领域，涉及一种基于语法语义双通道特征融合的方面级情感分析方法，包括：获取文本并进行预处理，得到文本序列和方面文本序列；将文本序列和方面文本序列输入嵌入层，得到文本词嵌入和方面文本词嵌入；将文本词嵌入输入语法BERT层，得到语法隐藏信息，将方面文本词嵌入输入语义BERT层，得到语义隐藏信息；将语法隐藏信息输入语法特征提取层，得到语法特征；将语义隐藏信息输入语义特征提取层，得到语义特征；对语法特征和语义特征进行融合，将融合后的特征输入分类层，得到情感分类结果；本发明分别提取语法语义特征并进行融合，充分地提取了文本信息；设计ESRD计算方式，提高了方面与上下文之间的交互。
主权项：1.一种基于语法语义双通道特征融合的方面级情感分析方法，其特征在于，包括：获取文本，对文本进行预处理，将预处理后的结果输入训练好的语法语义双通道特征融合模型，得到情感分类结果；所述语法语义双通道特征融合模型包括：嵌入层、语法BERT层、语法特征提取层、语义BERT层、语义特征提取层以及分类层；语法语义双通道特征融合模型的训练过程包括：S1、获取文本数据集，对文本数据集的数据进行预处理，得到文本序列和方面文本序列；S2、将文本序列和方面文本序列输入嵌入层，得到文本词嵌入和方面文本词嵌入；S3、将文本词嵌入输入语法BERT层，得到语法隐藏状态信息，将方面文本词嵌入输入语义BERT层，得到语义隐藏状态信息；S4、将语法隐藏状态信息输入语法特征提取层，得到语法特征；将语义隐藏状态信息输入语义特征提取层，得到语义特征；S5、对语法特征和语义特征进行融合，将融合后的特征输入分类层，得到情感分类结果；S6、根据情感分类结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值收敛时，完成模型训练；其中，BERT为基于Transformer的双向编码器表征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于语法语义双通道特征融合的方面级情感分析方法
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