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申请/专利权人：上海师范大学
摘要：本发明公开一种基于双分支图卷积网络的细粒度情感分析方法，以语义图卷积网络对各个词向量上下文特征表示进行自注意力分析，计算词向量之间的注意力得分，构建注意力得分矩阵，再以其和各个词向量上下文特征表示作为第一图卷积网络的初始输入，并动态更新图卷积网络中每层网络的邻接矩阵，获得语义特征；以句法图卷积网络对文各个词向量上下文特征表示进行依赖解析，构建邻接矩阵，再以其和各个词向量上下文特征表示作为第二图卷积网络的初始输入，获得句法特征；交叉融合模块对语义特征和句法特征进行交叉融合，获得语义空间中的句法特征和句法空间的语义特征；情感分类模块对句法特征和语义特征进行分类识别，获得情感类型。
主权项：1.一种基于双分支图卷积网络的细粒度情感分析方法，其特征在于包括以下步骤：S1、构建细粒度情感分析网络模型，并进行训练；所述细粒度情感分析网络模型包括语义图卷积网络、句法图卷积网络、交叉融合模块和情感分类模块，所述语义图卷积网络对文本中各个词向量上下文特征表示h0进行自注意力分析，计算其对应的词向量与其他词向量之间的注意力得分，以此构建注意力得分矩阵即邻接矩阵Aself，然后以邻接矩阵Aself和各个词向量上下文特征表示h0作为第一图卷积网络GCN的初始输入，并利用动态更新图结构信息DUG-SI动态更新图卷积网络GCN中每层网络的邻接矩阵，从而获得语义特征Hsem；所述句法图卷积网络对文本中各个句子进行依赖解析，构建邻接矩阵Adep，然后以邻接矩阵Adep和各个词向量上下文特征表示h0作为第二图卷积网络GCN的初始输入，获得句法特征Hsyn；所述交叉融合模块对语义特征Hsem和句法特征Hsyn进行交叉融合处理，获得语义空间中的句法特征Hsem′和句法空间的语义特征Hsyn′；所述情感分类模块对句法特征Hsem′和语义特征Hsyn′进行分类识别，获得情感类型；S2、将待检文本数据输入到训练好的细粒度情感分析网络模型中进行细粒度情感分析，得到情感类型分类结果。
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权利要求：
百度查询： 上海师范大学 一种基于双分支图卷积网络的细粒度情感分析方法
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