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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明提供一种基于局部上下文焦点机制和交谈注意力的方面级情感分析，包括：步骤S1、构建分析模型；步骤S2、BERT预训练层分别对局部上下文形式序列和全局上下文形式序列中的词进行建模，得到初步局部上下文特征和初步全局上下文特征；步骤S3、在特征提取层，利用局部上下文焦点机制，通过上下文特征动态掩码技术结合交谈注意力机制来进一步提取局部上下文特征，并使用交谈注意力机制提取全局上下文特征；步骤S4、在特征学习层，将局部上下文特征和全局上下文特征进行融合得到融合向量，并采用交谈注意力机制提取融合向量的特征；步骤S5、在输出层，根据融合向量的特征获取方面级情感分析的结果。本发明能够更好地捕获不同方面中蕴含的情感。

主权项：1.基于局部上下文焦点机制和交谈注意力的方面级情感分析，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、构建包括BERT预训练层、特征提取层、特征学习层和输出层的分析模型；步骤S2、BERT预训练层将待分析语料处理为局部上下文形式序列和全局上下文形式序列，并分别对局部上下文形式序列和全局上下文形式序列中的词进行建模，得到初步局部上下文特征和初步全局上下文特征步骤S3、在特征提取层，利用局部上下文焦点机制，通过上下文特征动态掩码技术结合交谈注意力机制来进一步提取局部上下文特征，并使用交谈注意力机制提取全局上下文特征，具体包括：步骤S31、根据公式计算局部上下文形式序列的语义相对距离，其中，i表示局部上下文形式序列中词的位置，Fa表示局部上下文形式序列中方面词的位置，n表示局部上下文形式序列中方面词的长度；步骤S32、通过上下文特征动态掩码技术来帮助模型捕捉局部上下文特征，得到局部上下文特征其中，M＝[V1,V2,...Vn]为用于屏蔽非局部上下文特征的屏蔽矩阵，为局部上下文形式序列中每个上下文词的掩码向量，i＝1,2,…,n，a为语义相对距离阈值，E为长度为n的1向量，O为长度为n的0向量；步骤S33、采用交谈注意力机制进一步提取局部上下文特征采用交谈注意力机制提取全局上下文特征步骤S4、在特征学习层，将局部上下文特征Ol和全局上下文特征Og进行融合得到融合向量，并采用交谈注意力机制提取融合向量的特征步骤S5、在输出层，根据融合向量的特征获取方面级情感分析的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华侨大学 基于局部上下文焦点机制和交谈注意力的方面级情感分析