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公开(公告)号：CN116484860A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310505239.3
申请日：2023-05-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/126 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的文本情感四元组生成式方法，该方法包括：将观点持有者和情感目标互换；对真实标签中情感表达式进行随机替换；将真实标签中的情感极性替换为其情感极性空间中的补集；利用构造的反例进行对比学习训练BERT编码器；提取评论文本特征，利用T5编码器提取文本特征向量[t1,…tn]；利用Teacher‑Forcing技术对T5解码器生成的内容计算损失并训练得到模型；组合两种模型获得自纠正生成式四元组抽取模型。本发明提出的该模型，能够有效地纠正T5模型在生成时对候选句子的选择错误，超越了现有的针对细粒度情感四元组抽取任务的模型。
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