摘要
本发明公开了一种情感识别模型训练方法、情感识别方法及相关设备,包括:对样本文本进行句法依存解析,得到第一超图;基于第一超图,使用异构边聚合算子在表示方面隶属度的超边和表示依存类型的树边两种异构边上同时聚合,得到节点模糊情感特征;针对每个节点,将每个单词与邻域聚合,得到词向量,并将词向量和节点模糊情感特征经过初始情感识别模型的卷积核,生成对应的情感极性的模糊表示,其中,初始情感识别模型为图卷积神经网络;将至少两个初始情感识别模型的卷积层进行堆叠,使用最小二乘估计‑梯度下降混合学习算法对网络参数进行更新,直到达到预设条件,得到目标情感识别模型。采用本发明提高了情感分析的准确性。
技术关键词
情感识别模型
情感特征
情感识别方法
节点
异构
隶属度函数
文本
学习算法
情感识别装置
模糊规则
协方差矩阵
样本
处理器
元素
定义
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参数
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