一种基于动态图神经网络的连续对话情感分析方法

本发明公开了一种基于动态图神经网络的连续对话情感分析方法，属于语言处理技术领域，包括获取目标用户在当前对话中目标时间段内的目标语句序列；使用目标语句序列更新初始图结构得到目标图结构，其中，初始图结构是基于目标用户在目标时间段之前的多个历史用户语句构建的，初始图结构包括每个历史用户语句所对应的历史语句节点；将目标图结构输入目标图神经网络得到目标图神经网络输出的情感分析结果。也就是说，本发明通过动态图神经网络实时构建和更新对话语句的时序与语义双重关联图，实现了对连续对话中情感演变趋势的精准追踪和情感转折点的自动检测，显著提升了长对话情感分析的准确性和实时性。