一种基于多对抗网络改进的评论情感识别方法

本发明提供一种基于多对抗网络改进的评论情感识别方法，包括对收集到的数据进行预处理；构建多对抗网络模型，分为主干网络和两个对抗分支网络；定义多任务学习的损失函数；交替训练主干网络和对抗分支网络，使用自适应的学习率优化算法不断调整网络权重；模型评估与调整；调整与优化；模型部署，将训练好的模型部署到实际的评论情感识别系统中，进行在线媒体情感分类的识别。本发明基于多对抗网络的方法来消除评论情感识别中存在的多个混淆因素带来的偏差，通过在传统的评论情感识别模型中引入多个对抗网络，分别针对不同的混淆因素进行训练，从而使得主干网络在学习区分在线媒体评论情感分类时不受这些混淆因素的影响，提升了模型的泛化能力。