一种基于依存句法增强的文本细粒度情感分析系统

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一种基于依存句法增强的文本细粒度情感分析系统
申请号:CN202410979265
申请日期:2024-07-22
公开号:CN118821788A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于依存句法增强的文本细粒度情感分析系统,该系统包括:特征提取模块和标签预测模块,其中:特征提取模块提取包含文本语义信息和依存句法信息的深层嵌入特征;标签预测模块根据文本的深层嵌入特征进行情感标签预测,以得到细粒度情感分析结果;还可由特征提取模块和标签预测模块组成学生模型以及教师模型,二者结构相同,参数不同,学生模型用于预测源领域有标签数据的情感标签结果,教师模型用于预测目标领域无标签数据的情感标签结果;并在系统中增加领域判别模块,根据领域分类结果进行领域对抗训练。该系统能够获得更为准确的细粒度情感分析结果;能够在无需重新标注数据、无需重新训练的情况下对新的数据领域进行分析。
技术关键词
文本 细粒度情感分析 依存句法分析 特征提取模块 嵌入特征 无标签数据 判别模块 教师 句法信息 学生 预训练语言模型 注意力机制 语义特征提取 BERT模型
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