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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明公开一种基于语法‑语义图卷积网络的方面级情感分析方法，包括：利用BERT编码器提取待分类文本数据集中的单词向量表示；利用句子语法依赖树的概率矩阵获取语法信息，通过注意力得分矩阵得出语义信息，随后将节点特征分别与语法信息、语义信息进行特征交互，进而捕获句子中每个词对的关系概率分布；构建语法‑语义图卷积网络模型，将每个单词作为图的节点，依赖关系作为边，聚合节点特征信息和边特征信息；为每个词对引入词性组合、句法依赖类型、基于树的距离和相对位置距离；依据文本深度信息分配权重进行分类输出，同时提取出方面词、意见词和情感极性三元组。本发明可以提高方面级情感分析中三元组提取任务的准确率。
主权项：1.一种基于语法-语义图卷积网络的方面级情感分析方法，其特征在于，包括：步骤1：利用BERT编码器提取待分类文本数据集中的单词向量表示；步骤2：利用句子语法依赖树的概率矩阵获取语法信息，通过注意力得分矩阵得出语义信息，随后将节点特征分别与语法信息及语义信息进行特征交互，进而捕获句子中每个词对的关系概率分布；步骤3：构建语法-语义图卷积网络模型，将每个单词作为图的节点，依赖关系作为边，聚合节点特征信息和边特征信息；步骤4：为每个词对引入四种类型的语言特征，包括词性组合、句法依赖类型、基于树的距离和相对位置距离；步骤5：依据文本深度信息分配权重进行分类输出，同时提取出方面词、意见词和情感极性三元组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于语法-语义图卷积网络的方面级情感分析方法
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