公开(公告)号：CN118747220A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410851711.3

申请日：2024-06-27

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林威尔思创科技有限公司

Inventor： 赵生平 ,  陈金龙 ,  秦兴国 ,  吕伟斌 ,  田运瑶 ,  王亚冰 ,  钱长娜

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06N5/022 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F40/242 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2451

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的深度学习中文句子文本情感分析方法，涉及文本情感分析技术领域。包括：S1、数据获取步骤；S2、数据预处理步骤；S3、构建情感知识图谱；S4、文本编码步骤；S5、池化层优化步骤；S6、性能检测步骤。本发明使用知识图谱与语义依存关系结合的知识增强的技术方案，在针对网络评论的复杂情况，结合了具备可解释性的知识图库和中文语义结构和深度学习技术，在中文文本情感分析的深度学习领域提出了一种更具可解释性且有效的方法。

公开(公告)号：CN118747219A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410851594.0

申请日：2024-06-27

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 秦兴国 ,  赵生平 ,  陈金龙 ,  吕伟斌 ,  田运瑶 ,  李俊 ,  钱长娜 ,  周娅

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2451

Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法，涉及文本情感分析技术领域。包括：S1、数据获取步骤；S2、数据预处理步骤；S3、词性确定步骤；S4、文本编码步骤；S5、池化层优化步骤；S6、对比学习网络步骤。本发明结合了对比学习和深度学习网络模型，借鉴传统情感词典的情感分析思想，针对网络中文文本序列情感分析场景，提出了针对中文文本序列的对比学习与深度学习融合的情感分析方法，是一种可迁移和高效的对比学习中文文本情感分析方法。