一种多类知识体系下的情感分析分类方法

    公开(公告)号:CN117235256A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311007745.6

    申请日:2023-08-10

    摘要: 本发明涉及自然语言处理领域,提出了一种多类知识体系下的情感分析分类方法,目的在于解决已有多分类方法较低准确率的问题。主要方案包括对推文进行数据预处理和数据增强,得到文本数据集G。然后采取LLM策略,将文本及标签进行编码后放入大语言模型进行微调,得到五分类向量。使用BERT模型进行编码,得到对应的隐藏向量,然后对隐藏向量进行特征提取得到特征向量,不断更新训练参数,将特征向量经过Softmax得到概率值,并把概率映射到解空间,得到二分类结果。将二分类结果放入构建好的prompt模板,对LLM结果层输出进行提示干预,得到五分类的最终答案。