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申请/专利权人：北京大学深圳研究生院
摘要：本申请涉及一种基于图卷积网络的文本情感分析方法、系统和电子装置，其中所述方法包括：对输入的文本序列进行分词；按照所述文本序列顺序将每个所述分词转化为对应的词嵌入；提取每个所述词嵌入的正向语义特征和反向语义特征，将相同位置的所述正向语义特征和反向语义特征组合起来，获得每个词嵌入的上下文语义特征；根据所述每个词嵌入的上下文语义特征，计算任意两个词嵌入之间的语义关系值，获得连接矩阵；根据所述连接矩阵解析所述文本序列的依存句法树；以所述依存句法树为图进行图卷积运算，获得所述依存句法树ROOT节点的依存向量；将所述依存句法树中ROOT节点位置的依存向量进行情感极性分类打分，确定所述文本序列的情感极性类别。
主权项：1.一种基于图卷积网络的文本情感分析方法，其特征在于，包括：对输入的文本序列进行分词；按照所述文本序列顺序将每个所述分词转化为对应的词嵌入；提取每个所述词嵌入的正向语义特征和反向语义特征，将相同位置的所述正向语义特征和反向语义特征组合，获得每个词嵌入的上下文语义特征；根据所述每个词嵌入的上下文语义特征，计算任意两个词嵌入之间的语义关系值，获得连接矩阵；根据所述连接矩阵解析所述文本序列的依存句法树；包括：根据每个所述词嵌入的上下文语义特征，通过多层感知机逐个计算任意两个词嵌入之间的语义关系值，得到连接矩阵；以每个所述词嵌入为节点，根据所述连接矩阵的每一个语义关系值解析两个节点之间的关系，确定在依存句法树中对应的两个节点之间是否存在有向连线，根据所述有向连线连接所有节点，得到所述文本序列的依存句法树；以所述依存句法树为图进行图卷积运算，获得所述依存句法树ROOT节点位置的依存向量；包括：以所述依存句法树为图输入一个图卷积网络,所述图卷积网络以所述每个词嵌入的上下文语义特征作为所述依存句法树每个节点初始状态，以所述依存句法树中的ROOT节点为结束标识，对所述依存句法树进行图卷积运算，输出所述依存句法树ROOT节点位置的依存向量；将所述依存句法树中ROOT节点位置的依存向量进行情感极性分类打分，确定所述文本序列的情感极性类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学深圳研究生院 基于图卷积网络的文本情感分析方法、系统和电子装置
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