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摘要：本发明提供一种基于组成树和多重注意力机制的方面级情感分析方法。该方法利用将方面感知注意力机制和自注意力机制相结合提取目标文本的语义向量，利用图注意力网络聚合组成树和依赖树的信息生成目标文本的句法向量，基于BiAffine模块对上述的语义向量和句法向量进行交互生成更丰富的表示来用于情感分析。本发明可以解决依赖树引入的噪声问题，提升情感分析预测准确性。
主权项：1.一种基于组成树和多重注意力机制的方面级情感分析方法，其特征在于，包括：步骤1：构建方面级情感分析网络，包括基于多重注意力机制的特征提取模块、BiAffine模块和情感分析模块；所述特征提取模块包括自注意力机制模块、方面感知注意力机制模块和图注意力网络；步骤2：构建训练数据集；所述训练数据集中的每个训练样本包括训练文本、训练文本中的方面词和方面词对应的情感标签；步骤3：生成训练文本的编码向量序列，根据所述编码向量序列，利用自注意力机制模块和方面感知注意力机制模块生成训练文本的语义向量；其中，所述编码向量序列中的每个向量均对应训练文本中的一个词元；步骤4：生成训练文本的组成树和依赖树，并根据所述编码向量序列将训练文本的组成树和依赖树的信息融合，得到训练文本的句法特征矩阵；步骤5：将每个词元作为一个节点，根据训练文本的所述句法特征矩阵，利用图注意力网络聚合邻居节点信息以生成训练文本的句法向量；步骤6：将训练文本的所述语义向量和所述句法向量输入至BiAffine模块，获取训练文本的交互后特征；步骤7：基于所述交互后特征输入至情感分析模块，预测得到训练文本中各方面词的情感极性，最小化预测的情感极性和真实的情感标签之间的损失以优化所述方面级情感分析网络的参数，得到方面级情感分析模型；步骤8：将目标文本和所述目标文本中的方面词输入至所述方面级情感分析模型中，得到所述目标文本中各方面词的情感极性。
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百度查询： 河南大学 一种基于组成树和多重注意力机制的方面级情感分析方法
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