摘要
本发明提供一种基于上文筛选和示例推理的对话情感分类方法及装置,涉及自然语言处理技术领域。该方法包括:基于历史对话关系感知模型,根据当前句子、历史句子和历史句子掩码进行句子相关性筛选,获得相关历史句子;根据相关历史句子以及当前句子,使用情感信息编码模型进行编码处理,获得对话情感倾向的编码句子表示;基于情感知识库以及情感信息编码模型,根据编码句子表示进行FAISS相似检索,获得知识库示例句子;基于情感推理提示模板,根据知识库示例句子以及当前句子,通过大语言模型进行情感分类预测,获得情感分类结果。本发明是一种基于上文筛选和示例推理的效率高且鲁棒性强的对话情感分类方法。
技术关键词
词嵌入向量
情感分类方法
信息编码
BERT模型
大语言模型
计算机可读取存储介质
多头注意力机制
分类装置
计算机可读指令
训练集
标记
分类设备
关系
模型训练模块
分词
编码模块
自然语言