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本发明具体涉及基于增强语义句法信息的方面级情感分类方法,包括:获取待测文本并输入经过预先训练的情感分类模型中,输出对应的分类预测结果;情感分类模型首先通过BERT预训练模型调整待测文本的词向量表示生成初级上下文表示;然后通过图注意力层提取上下文句法信息生成次级上下文表示;进一步更新词向量生成初级词嵌入表示和次级词嵌入表示,并平均池化生成粗粒度表示;再将初级上下文表示和次级上下文表示中的方面词最大池化作为细粒度表示;进而融合粗粒度表示以及细粒度表示中相同的粒度信息生成多粒度融合信息;最后通过分类器
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114676687 A
(43)申请公布日 2022.06.28
(21)申请号 202210398610.6
(22)申请日 2022.04.15
(71)申请人 重庆理工大学
地址 400054
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