龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提出基于对比学习的带有隐喻信息的表情包分类方法，包括从数据集中提取有效数据并进行预处理，得到表情包数据集，将表情包数据集划分成训练集、验证集和测试集；获得表情包文本特征表示、表情包图片特征表示和表情包标签信息特征表示；计算图文联合表示特征向量和标签特征向量；构建基于对比学习的带有隐喻信息的表情包情感分析训练模型；利用训练集对表情包情感分析训练模型进行训练；利用验证集和测试集对训练过后的表情包情感分析训练模型进行验证和测试，得到表情包情感分析模型；将待分析的表情包输入表情包情感分析模型中，得到待分析表情包的情感分类结果和意图检测分类结果。本发明能提高表情包情感分类和意图检测分类的准确性。
主权项：1.一种基于对比学习的带有隐喻信息的表情包分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.从数据集中提取有效数据并进行预处理，得到具有整合文本信息、中英文表情包图片和标签信息的表情包数据集，将表情包数据集划分成训练集、验证集和测试集；所述有效数据包括中英文表情包图片、表情包文本信息、表情包隐喻信息、表情包情感信息和表情包意图信息；S2.从步骤S1中得到的所述表情包数据集中的整合文本信息输入到文本编码器中，得到表情包文本特征表示，将所述中英文表情包图片输入图片编码器中，得到表情包图片特征表示，将所述标签信息输入到文本编码器中，得到表情包标签信息特征表示；S3.通过步骤S2中获得的表情包文本特征表示、表情包图片特征表示和表情包标签信息特征表示，计算图文联合表示特征向量和标签特征向量；S4.基于步骤S3中得到的图文联合表示特征向量和标签特征向量，构建基于对比学习的带有隐喻信息的表情包情感分析训练模型；S5.利用步骤S1中得到的训练集对步骤S4中构建出的所述表情包情感分析训练模型进行训练，保存训练过后的所述表情包情感分析训练模型；S6.利用步骤S1中得到的验证集和测试集对步骤S5中训练过后的所述表情包情感分析训练模型进行验证和测试，得到表情包情感分析模型；S7.将待分析的表情包输入步骤S6中得到的所述表情包情感分析模型中，得到所述待分析表情包的情感分类结果和意图检测分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于对比学习的带有隐喻信息的表情包分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号