基于层次化注意力机制的文本情感分类方法及系统

摘要文本

本发明提出了基于层次化注意力机制的文本情感分类方法及系统，涉及人工智能领域，具体方案包括：对待分类的文本数据进行数据预处理，并通过Bert模型将其转化为情感词向量；将情感词向量输入到基于层次化注意力机制的文本情感分类模型中，生成并输出文本情感分类结果；其中，所述层次化注意力机制由缩放点积注意力层、注意力池化层和多头注意力层组成，通过缩放点积注意力层对情感词向量进行初步筛选，增强词向量的表示能力，所述注意力池化层用来筛选重要的情感特征，而多头注意力层进行进一步的特征提取和整合；本发明充分挖掘文本语义信息，从而显著提高情感分类的准确率。