公开(公告)号：CN111914185B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202010641453.8

申请日：2020-07-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  邵浩程 ,  李玉华 ,  辜希武 ,  杨琪

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/253 ,  G06F40/289 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0499 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的社交网络中文本情感分析方法，属于深度学习和情感分析领域。本发明将同一个节点的不同文本按照时间顺序连接起来，并将一定时间内有关系的不同节点发布的文本按照时间顺序连接起来，以此构造社交网络的结构关系，能够良好的反应社交网络中的情感一致性和情感传播的事实；本发明从图注意力网络对非欧几里得图结构具有良好的特征融合效果出发，将社交网络中节点的特征相互融合，获得包含社交网络关系的情感特征向量，能够有效的把社交网络的信息融合到情感分析中，提升情感分析的准确性；本发明捕获句子的句法信息，提升句子的情感向量表示的性能，以便能够充分结合句子的句法信息提升情感分析的准确性。

公开(公告)号：CN111914185A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010641453.8

申请日：2020-07-06

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  邵浩程 ,  李玉华 ,  辜希武 ,  杨琪

IPC: G06F16/9536 ,  G06F40/253 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的社交网络中文本情感分析方法，属于深度学习和情感分析领域。本发明将同一个节点的不同文本按照时间顺序连接起来，并将一定时间内有关系的不同节点发布的文本按照时间顺序连接起来，以此构造社交网络的结构关系，能够良好的反应社交网络中的情感一致性和情感传播的事实；本发明从图注意力网络对非欧几里得图结构具有良好的特征融合效果出发，将社交网络中节点的特征相互融合，获得包含社交网络关系的情感特征向量，能够有效的把社交网络的信息融合到情感分析中，提升情感分析的准确性；本发明捕获句子的句法信息，提升句子的情感向量表示的性能，以便能够充分结合句子的句法信息提升情感分析的准确性。