摘要
本发明公开了基于大语言模型的文本情感标签生成方法及系统,其中方法,包括:将每对词语的动态向量以及静态向量,均输入到预训练的情感分析模型中,得到每对词语之间的情感极性得分;基于每对词语之间的情感极性得分,得到每对词语的情感相似度;基于每对词语的静态向量,计算出每对词语的语义相似度;基于每对词语的情感相似度和语义相似度,计算出每对词语的混合相似度;基于每对词语的混合相似度,对词语进行聚类,得到聚类后的若干个簇,每个簇均包括一个单词列表,每个单词列表包括若干个词语;将每个簇对应的单词列表,输入到第二大语言模型中,得到当前单词列表对应的情感标签。
技术关键词
词语
大语言模型
标签生成方法
情感分析模型
文本
动态
语义
列表
定义
标签生成系统
Sigmoid函数
注意力机制
聚类
构建训练集
时序特征
自然语言
矩阵
输出模块
系统为您推荐了相关专利信息
预测评估方法
风险预测模型
情感特征
情感类别
数据存储
报告生成系统
文本
分析单元
关键词
情感倾向分析