面向电力服务情绪识别的图卷积网络方法研究

盛妍; 朱龙珠; 丁毛毛; 刘鲲鹏; 刘海龙

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面向电力服务情绪识别的图卷积网络方法研究

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情绪识别对于提升电力交互式服务平台的工作效率与服务质量有重要意义。传统的情绪识别技术通常使用基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)或类似结构的模型刻画对话中的上下文关系,上下文之间的语义传递具有局限性。针对这一问题,提出了一种引入图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的情绪识别模型,利用图结构对对话文本内容的上下文依赖性建模,以刻画对话中更为复杂的上下文结构。实验表明,该方法相比传统方法在情绪识别任务中具有更好的表现。

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来源
《电子器件》 |2022年第4期|959-963|共5页
作者
盛妍; 朱龙珠; 丁毛毛; 刘鲲鹏; 刘海龙;
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作者单位

国家电网有限公司客户服务中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
情绪识别; 电力服务; 人机交互; 图卷积网络; 自然语言处理;

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