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公开(公告)号：CN116756318A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310743895.7
申请日：2023-06-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/268 , G06F40/247 , G06F40/151
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体为基于数据增强和自训练的属性级情感四元组预测系统和方法。本发明系统包括：增强样本生成器模块，为编码器‑解码器结构；增强样本判别器模块，为一个多标签分类器；属性级情感四元组预测模块，包括编码器和解码器；基于多任务学习的四元组校验模块，通过单独的属性词和观点词的预测结果校验四元组任务的结果。本发明将生成式数据增强和自训练算法引入属性级情感四元组预测框架；框架简单、使用方便、可扩展性强；在两个主流属性级情感数据集的四元组预测结果优于现有方法。本发明能够为属性级情感分析技术在舆情分析和电商评论等应用领域，提供基础框架和算法的支持，提高属性级情感四元组预测性能。
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