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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明提出一种基于跨度关联预测的创新需求分析方法与系统，涉及自然语言处理技术。该方法利用Bi‑LSTM和Bi‑GRU对评论语料进行编码，结合上下文相关的边界表示与跨度上的注意力机制更新子句向量；通过多维信息交互机制整合情感与原因的预测结果及相对位置信息，筛选和预测情感‑原因对，将其与马斯洛需求层次对应，提取需求本质；将受众需求和客户业务需求输入X模型，输出产品创新功能。本发明通过更准确地分析情感和原因之间的关系，增强子句间的信息交互，提升情感‑原因对的提取准确性，并将其匹配到马斯洛需求层次，结合X模型框架，为产品功能创新提供策略导向。
主权项：1.一种基于跨度关联预测的创新需求分析方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、评论预处理：获取产品评论并进行训练得到相应的词向量，并使用Bi-LSTM和Bi-GRU对评论语料中的子句进行两级编码，将得到的子句表示向量一一列出；S2、跨度表示：结合上下文相关的边界表示与跨度上的注意力机制，应用到情感和原因的学习中，得到子句更新表示向量；S3、跨度关联配对；通过步骤S1得到的子句表示向量，以每个子句为枢轴，将评论语料中不同跨度的子句一一配对，并将跨度信息整合到步骤S2的子句更新表示向量中；S4、情感-原因对预测：整合情感与原因的预测结果以及相对位置信息，然后利用多维信息交互机制筛选和预测情感-原因对；S5、需求层次匹配：将预测出的情感-原因对与马斯洛需求层次相对应，提取需求本质；S6、产品创新：将基于马斯洛层次需求分类的受众需求以及客户业务需求，输入X模型，输出产品创新功能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于跨度关联预测的创新需求分析方法与系统
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