发明公开
- 专利标题: 一种基于语法导向网络的多模态评价对象情感分类方法
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申请号: CN202210352422.X申请日: 2022-04-05
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公开(公告)号: CN114722797A公开(公告)日: 2022-07-08
- 发明人: 李露 , 李昕玮 , 吴国威 , 华梓萱 , 魏素忠 , 周爱华 , 吴含前 , 陈锦铭 , 叶迪卓然 , 陈烨 , 焦昊 , 郭雅娟
- 申请人: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
- 申请人地址: 江苏省南京市玄武区四牌楼2号;
- 专利权人: 东南大学,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
- 当前专利权人: 东南大学,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市玄武区四牌楼2号;
- 代理机构: 南京众联专利代理有限公司
- 代理商 杜静静
- 主分类号: G06F40/253
- IPC分类号: G06F40/253 ; G06F40/211 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种针对多模态评价对象情感分类任务的基于预训练模型的语法导向网络,该网络能够进行端到端的细粒度情感分析,在抽取评价对象的同时判断其情感极性。该方法首先采用预训练模型对所用的多模态社交媒体语料进行模态对齐和融合,获得基于外部信息的多模态特征;其次,基于选用的预训练模型,过滤多模态特征矩阵中的噪声;接着,基于句法依存树对模态融合序列进行注意力计算,以捕捉基于语法信息的上下文注意力表示;最后,对于评价对象抽取和评价对象情感分类任务,构建解码层并优化损失函数。本发明提出的模型网络在多模态细粒度端到端情感分析任务上有着出色的表现。在评价对象情感分类任务上的各方面性能都较基线方法有了一定提升。