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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种情感‑原因对抽取方法、装置、设备及可读存储介质，所述情感‑原因对抽取方法包括：获取自然语言文本的待预测文档后，利用预训练的语言模型来获取文档中子句的语义表示，并使用训练完成的情感‑原因对抽取模型来抽取得到文档中的情感‑原因对。其中，情感‑原因对抽取模型包括多层融合了高斯先验的注意力模块。在情感‑原因对抽取模型训练过程中，计算得到进行子句类型预测与进行情感‑原因对预测时的联合损失值，用联合损失值梯度更新情感‑原因对抽取模型的参数，直到联合损失值收敛，结束训练，得到训练完成的情感‑原因对抽取模型。本发明充分捕获了文档中子句间的相对位置信息，可以自动抽取得到文档中潜在的情感‑原因对。
主权项：1.一种情感-原因对抽取方法，其特征在于，所述情感-原因对抽取方法包括：将待预测文档输入到语言模型中，得到所述待预测文档中每个子句的向量化表示；将所述每个子句的向量化表示输入到训练完成的情感-原因对抽取模型中，基于所述训练完成的情感-原因对抽取模型得到所述待预测文档中的情感-原因对；所述基于所述训练完成的情感-原因对抽取模型得到所述待预测文档中的情感-原因对的步骤包括：基于第一融合高斯先验的自注意力模块，得到每个子句的第一向量化表示；基于所述每个子句的第一向量化表示预测每个子句的类型，并基于类型预测值划分得到得到情感子句集和原因子句集；基于融合高斯先验的交叉注意力模块，得到情感子句集与原因子句集中每个子句的第二向量化表示；对所述情感子句集和原因子句集应用笛卡尔积，将情感子句集中每个子句的第二向量化表示和原因子句集中每个子句的第二向量化表示进行一一拼接操作，得到每个候选子句对的向量化表示；基于第二融合高斯先验的自注意力模块，得到每个候选子句对的新的向量化表示；根据每个候选子句对的新的向量化表示进行情感-原因对的预测，并基于情感-原因对的预测值，抽取得到所述待预测文档中的情感-原因对。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 情感-原因对抽取方法、装置、设备及可读存储介质
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