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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于自然语言处理技术领域，提供了一种面向隐式情感语句的特征提取方法，包括以下步骤：步骤S1、嵌入层；采用RoBERTa模型进行单词的嵌入，步骤S2、语义交互层；采用12层的Transformer双向编码器提取隐式情感语句中的全局特征；步骤S3、BiGRU层；采用双向门控循环单元来提取情感语句中的局部特征；步骤S4、输出层；采用Softmax进行分类预测并对得到的标签结果进行输出。本发明将RoBERTa与BiGRU融合以捕捉隐式情感语句中的语义特征，不仅提高了分类的准确率，还简化了模型架构，使得训练速度更快，效率更高，整体性能得到了有效的提升。
主权项：1.一种面向隐式情感语句的特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、嵌入层；采用RoBERTa模型进行单词的嵌入，步骤S2、语义交互层；采用12层的Transformer双向编码器提取隐式情感语句中的全局特征；步骤S3、BiGRU层；采用双向门控循环单元来提取情感语句中的局部特征；步骤S4、输出层；采用Softmax进行分类预测并对得到的标签结果进行输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种面向隐式情感语句的特征提取方法
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