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申请/专利权人:哈尔滨理工大学
摘要:本发明是一种基于对抗训练和多注意力的CNN‑BiLSTM方面情感分析方法。本发明涉及自然语言处理技术领域,本发明采集并预处理SemEval2014的公开数据集,并对预处理后的数据按预设比例划分为训练集和测试集;对训练样本进行筛选,得到样本特征向量;利用对抗训练对输入的样本特征向量制造一个扰动,与最初的样本特征向量一起参加模型的训练,得到模型的输入层;结合卷积神经网络和长短时记忆网络,连接模型的输入层,得到模型的CNN‑BiLSTM层;利用Softmax函数对循环多注意层的输出结果进行分类,得到方面级情感分析模型;将测试集输入方面级情感分析模型中,得到情感分析结果。
主权项:1.一种基于对抗训练和多注意力的CNN-BiLSTM方面情感分析方法,其特征是:包括以下步骤:步骤1:采集并预处理SemEval2014的公开数据集Laptopreviews和RestaurentReviews,并对预处理后的数据按预设比例划分为训练集和测试集;步骤2:对训练样本进行筛选,得到样本特征向量;步骤3:利用对抗训练对输入的样本特征向量制造一个扰动,与最初的样本特征向量一起参加模型的训练,得到模型的输入层;步骤4:结合卷积神经网络和长短时记忆网络,连接模型的输入层,得到模型的CNN-BiLSTM层;步骤5:计算CNN-BiLSTM层输出的每个词与目标词的距离,作为情感强度的权重值,得到模型的位置加权记忆层;步骤6:对位置加权记忆层的输出结果应用多重注意力机制,并将结果用GRU网络进行非线性的结合,得到模型的循环多注意层;步骤7:利用Softmax函数对循环多注意层的输出结果进行分类,得到方面级情感分析模型;步骤8:将测试集输入方面级情感分析模型中,得到情感分析结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 哈尔滨理工大学 一种基于对抗训练和多注意力的CNN-BiLSTM方面情感分析方法
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