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申请/专利权人：内蒙古民族大学
申请日：2023-12-19
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227730A
主分类号：G06F16/33
分类号：G06F16/33;G06F16/35;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/0442
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：用于情感原因检测的混合注意力机制深度排序神经网络模型的排序方法，属于自然语言处理领域，为了解决自然语言处理中检测情感原因的问题，要点是通过Bi‑GRU模型，建模层根据文档D，生成文档建模嵌入以及位置嵌入向量，并进行连接操作生成文档向量HD，建模层根据查询q，生成情感词的建模表示向量Hq，建模层根据上下文c，生成上下文建模嵌入ct，根据上下文建模嵌入ct生成上下文的建模表示向量Hc；建模层将向量Hq和向量Hc进行连接操作生成增强查询建模向量HQ；建模层根据上下文建模嵌入c，计算得在上下文建模嵌入层输入的子句编码之间的隐藏上下文向量；输出层生成输出情感原因类别的概率分布。
主权项：1.一种用于情感原因检测的混合注意力机制深度排序神经网络模型的排序方法，其特征在于，所述神经网络模型包括嵌入层、建模层、混合注意力层以及输出层；所述排序方法，包括嵌入层将来自查询q、上下文c和文档D的单词表示为高维向量空间中的向；通过Bi-GRU模型，建模层根据文档D，生成文档建模嵌入以及位置嵌入向量，并进行连接操作生成文档向量HD，建模层根据查询q，生成情感词的建模表示向量Hq，建模层根据上下文c，生成上下文建模嵌入ct，根据上下文建模嵌入ct生成上下文的建模表示向量Hc；建模层将向量Hq和向量Hc进行连接操作生成增强查询建模向量HQ；建模层根据上下文建模嵌入c，计算得在上下文建模嵌入层输入的子句编码之间的隐藏上下文向量；混合注意力层根据增强查询建模向量HQ与文档建模向量HD，定位每个子句中显著部分的自注意力，以及用于在子句之间相互作用显著部分的匹配注意力；输出层生成输出情感原因类别的概率分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古民族大学 用于情感原因检测的混合注意力机制深度排序神经网络模型的排序方法
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