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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种融合句法信息的GCN‑RN方面级情感分析方法和系统，涉及情感分析领域。本发明构建了GCN‑RN模型，包括词嵌入层、隐层、特征提取层和输出层；将待分析文本输入词嵌入层，获取待分析文本的向量表示；将向量表示输入隐层，采用LSTM获取对应的隐层状态；将预先构建的邻接矩阵和方面词距离权重矩阵、隐层状态输入特征提取层的第一个图卷积残差块的GCN层，获取输出向量；将隐层状态和输出向量进行残差连接，并输入下一个图卷积残差块，最终获取文本特征表示；将文本特征表示输入输出层，获取待分析文本中方面词的情感极性预测结果。采用LSTM学习长距离依赖信息，进行特征融合；构建句法依存树并用多个图卷积残差块提取句法信息，提升情感分类准确率。
主权项：1.一种融合句法信息的GCN-RN方面级情感分析方法，其特征在于，预先构建了GCN-RN模型，所述GCN-RN模型包括词嵌入层、隐层、特征提取层和输出层；该方法具体包括：S1、将待分析文本输入所述词嵌入层，获取所述待分析文本的向量表示；S2、将所述向量表示输入所述隐层，采用LSTM获取对应的隐层状态；S3、预先构建所述待分析文本的邻接矩阵和方面词距离权重矩阵，将所述邻接矩阵、方面词距离权重矩阵和隐层状态输入所述特征提取层的第一个图卷积残差块的GCN层，获取该GCN层的输出向量；将所述隐层状态和输出向量进行残差连接，并输入下一个图卷积残差块，最终获取对应的文本特征表示；S4、将所述文本特征表示输入所述输出层，获取所述待分析文本中方面词的情感极性预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 融合句法信息的GCN-RN方面级情感分析方法和系统
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