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一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统

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本发明公开了一种基于文本图神经网络的社交文本情感分类方法和系统，属于自然语言处理技术领域。包括接收目标文本，并去除所接收的文本中的异常值；利用BERT模型获取所述目标文本的词嵌入；获取所述目标文本的情感极性特征，利用SentiWordnet情感字典源计算目标文本的每个单词的情感分数，以每个单词的最终得分作为单词的情感极性特征；将所述目标文本的词嵌入和情感极性特征进行拼接，形成初始词向量；将所述目标文本构建为文本图结构，将所述初始词向量作为文本图的节点初始特征，然后利用文本图神经网络消息传递机制进行特征提取，最后将提取的特征进行情感分类。本发明既考虑了言论中的上下文特征，又考虑了言论之间的相互关系，使得情感分类更加准确。

著录项

公开/公告号CN114297391A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-08

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军国防科技大学;
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申请/专利号CN202210003449.8
发明设计人曹建军;皮德常;翁年凤;胥萌;丁鲲;袁震;江春;
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申请日2022-01-04
分类号G06F16/35(20190101);G06F40/242(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32346 江苏瑞途律师事务所;
代理人计璐
地址 210007 江苏省南京市秦淮区后标营18号
入库时间 2023-06-19 14:48:21

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-04-08

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发明专利申请公布

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