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基于多粒度卷积特征融合的中文情感分析方法及系统
摘要文本
本发明提出了基于多粒度卷积特征融合的中文情感分析方法及系统，涉及自然语言处理领域，具体方案包括：对待分析的中文文本数据进行分词处理，得到词向量；将所述词向量分别输入到多粒度卷积层和L‑BiLSTM层，得到局部情感特征和全局情感特征；所述局部情感特征和全局情感特征经过特征融合层和缩放点积自注意力层后，得到文本情感特征；基于文本情感特征，通过寻找情感标签转移概率优化情感标签，得到最优的情感分类结果；本发明在传统的BiLSTM网络中引入长度门，动态地调整输出序列的长度，得到L‑BiLSTM网络，综合Bert模型和多粒度卷积网络，实现对文本情感特征的高效保留和高效提取，显著提高了中文情感分析的准确性。。详见官网：
申请人信息
- 申请人:山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 齐鲁工业大学(山东省科学院)
- 申请人地址:250000 山东省济南市历下区科院路19号
- 发明人: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 齐鲁工业大学(山东省科学院)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多粒度卷积特征融合的中文情感分析方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410128833.X |
| 申请日 | 2024/1/31 |
| 公告号 | CN117688944A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F40/30 |
| 权利人 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 齐鲁工业大学(山东省科学院) |
| 发明人 | 王继彬; 张鑫硕; 郭莹; 吴晓明 |
| 地址 | 山东省济南市历下区科院路19号; 山东省济南市长清区大学路3501号 |
专利主权项内容
1.基于多粒度卷积特征融合的中文情感分析方法，其特征在于，包括：对待分析的中文文本数据进行分词处理，得到词向量；将所述词向量分别输入到多粒度卷积层和L-BiLSTM层，得到局部情感特征和全局情感特征；所述局部情感特征和全局情感特征经过特征融合层和缩放点积自注意力层后，得到文本情感特征；基于文本情感特征，通过寻找情感标签转移概率优化情感标签，得到最优的情感分类结果；其中，所述L-BiLSTM层是在BiLSTM上增加长度门，用于根据输入序列的长度，动态地调整输出序列的长度，使其与输入序列的长度相匹配。