一种融合多粒度信息编码的情感原因对抽取方法

本发明属于深度学习和情感计算技术领域，具体为一种融合多粒度信息编码的情感原因对抽取方法，解决了现有方法因果关系建模不充分的技术问题，该方法首先利用BERT捕获子句内词语之间的上下文依赖特征得到词向量序列；融合多粒度信息并通过情感原因编码器和图生成器得到情感子句向量和原因子句向量；通过异构图注意力网络层捕捉不同类型节点之间的关系；通过线性层预测情感原因对。本发明所述方法能有效提升复杂因果关系的识别，从而提高情感原因对抽取性能。