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申请/专利权人：重庆位图信息技术有限公司

摘要：本发明提供一种情感原因对提取方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：根据每个子句向量与相对应的词向量进行关联度计算、信息融合以及词向量对子句向量的贡献度计算，得到每个子句对应的目标子句向量；根据每个子句对应的目标子句向量建立子句之间相互关系的邻接矩阵，并从邻接矩阵中提取每个子句的语义信息；根据每个子句的语义信息计算出所有候选情感原因对的预测标签，并根据预测标签筛选出待提取文本中所有的情感原因对；本发明解决了现有技术中的情感原因对提取方法存在高误配率的问题，可以捕捉到子句与单词之间相互作用以及单词对子句向量表示的贡献程度，增强捕捉句子语义能力，提高了情感子句和原因子句配对准确性。

主权项：1.一种情感原因对提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取待提取文本中每个子句对应的子句向量和每个子句中包括的所有词向量；将所述每个子句向量与相对应的词向量进行关联度计算，得到每个子句对应的第一更新子句向量；将所述每个子句向量与相对应的词向量进行关联度计算，得到每个子句对应的第一更新子句向量的计算公式为： ；其中，表示第i个子句向量，表示第i个子句对应的第一更新子句向量，表示第i个子句中的第j个词向量，表示第i个子句对应词向量的数量，和为中间值，、、、、和为可训练参数；将所述每个子句向量与相对应的第一更新子句向量进行信息融合，得到每个子句对应的第二更新子句向量；将所述每个子句向量与相对应的第一更新子句向量进行信息融合，得到每个子句对应的第二更新子句向量的计算公式为： ；其中，表示第i个子句对应的第二更新子句向量，、、和为可训练参数，表示级联操作；根据每个子句的子句向量、每个子句对应的第一更新子句向量和每个子句对应的第二更新子句向量进行词向量对子句向量的贡献度计算，得到每个子句对应的目标子句向量；根据每个子句的子句向量、每个子句对应的第一更新子句向量和每个子句对应的第二更新子句向量进行词向量对子句向量的贡献度计算，得到每个子句对应的目标子句向量的公式表达式为： ；其中，表示第i个子句对应的目标子句向量，为Sigmoid函数，为噪声参数，表示中间值；根据每个子句对应的目标子句向量建立子句之间相互关系的邻接矩阵，并从所述邻接矩阵中通过图卷积操作更新每个子句的语义信息；根据所述每个子句的语义信息计算出所有候选情感原因对的预测标签，并根据预测标签筛选出所述待提取文本中所有的情感原因对。

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