公开(公告)号：CN111881260A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010761150.X

申请日：2020-07-31

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李旸 ,  孙敏 ,  吴国栋 ,  庄正飞 ,  钱涛

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于方面注意力和卷积记忆神经网络情感分析方法及装置，所述方法包括：数据预处理得到文本数据集；获取字向量序列；提取句子特征作为文本卷积神经网络的输出向量；将若干字向量子序列输入到BGRU中提取文本上下文语义信息并将上下文语义信息融合作为提取文本序列信息；把文本卷积神经网络的输出向量和BGRU提取的文本序列信息进行拼接后输入到各个方面注意力模块进行后续情感分类并生成句子的整体表示向量；每个方面注意力模块获取待分类文本在每个情感类别上的概率并对特定方面的文本向量表示进行重构得到重构文本；构建损失函数，训练模型；本发明的优点在于：实现句子中不同方面同时进行情感极性分析，效率较高，计算量低。

公开(公告)号：CN111881260B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202010761150.X

申请日：2020-07-31

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李旸 ,  孙敏 ,  吴国栋 ,  庄正飞 ,  钱涛

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于方面注意力和卷积记忆神经网络情感分析方法及装置，所述方法包括：数据预处理得到文本数据集；获取字向量序列；提取句子特征作为文本卷积神经网络的输出向量；将若干字向量子序列输入到BGRU中提取文本上下文语义信息并将上下文语义信息融合作为提取文本序列信息；把文本卷积神经网络的输出向量和BGRU提取的文本序列信息进行拼接后输入到各个方面注意力模块进行后续情感分类并生成句子的整体表示向量；每个方面注意力模块获取待分类文本在每个情感类别上的概率并对特定方面的文本向量表示进行重构得到重构文本；构建损失函数，训练模型；本发明的优点在于：实现句子中不同方面同时进行情感极性分析，效率较高，计算量低。