摘要
本发明提出了一种双曲正切函数迭代网络的方面级情感分析方法及装置,旨在解决方面级情感分析中的挑战,即准确识别文本中各个方面的情感倾向。该方法包含四个关键模块:输入模块、上下文编码模块、基于方面的上下文迭代模块和情感分类模块。首先,输入模块将原始文本转换为词向量表示,通常使用词嵌入技术,将文本中的词汇映射到低维向量空间。上下文编码模块则利用双向LSTM模型捕获文本中词汇的上下文信息,从而全面理解文本语义。基于方面的上下文迭代模块作为核心,通过迭代优化上下文信息,以准确反映各个方面的情感倾向。最后,情感分类模块使用双曲正切函数优化的交叉熵损失函数来进行模型训练,有效解决数据集中类别不均衡问题,提升模型的性能和鲁棒性。
技术关键词
双曲正切函数
情感分析方法
情感分析模型
文本
编码模块
多头注意力机制
输入模块
情感分析装置
分类器
网络模块
词嵌入技术
LSTM模型
模型预测值
训练集
计算机
鲁棒性
处理器
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