摘要
本发明提供了基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法、装置,涉及自然语言处理技术领域,该方法通过构建高质量的情感隐喻语料库,并结合先进的特征向量化技术,对文本数据进行深度处理;利用模糊多粒度知识抽取技术,精准提取关键特征,形成优化后的特征子集,从而有效去除冗余信息并提升特征选择的精确度;进一步通过匹配网络与协同演化推理机制,实现情感隐喻的动态识别与标注,能够同时输出隐喻标签和情感类别。旨在解决现有技术中情感隐喻识别精度不足、推理能力有限以及难以处理大规模文本数据中噪声和冗余信息的问题。
技术关键词
知识抽取技术
原型
模式
情感类别
样本
识别方法
匹配网络
特征选择
邻域
大规模文本数据
模糊决策
精度
模糊集合
列表
语义角色
推理机制
参数
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参数预测方法
粒子
交通状态预测
统计时间间隔
最佳参数组合
语音情感识别方法
分类网络
跨模态
语义特征
特征谱图
视频监控系统
图像采集模块
高清
图像处理模块
对比度