[發明專利]一種針對視角級文本的情感分類系統

在審

• 申請號: 201810250039.7
• 申請日: 2018-03-26
• 公開（公告）號: CN108470061A
• 公開（公告）日: 2018-08-31
• 發明（設計）人: 廖祥文;陳國龍;謝媛媛;楊定達
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種針對視角級文本的情感分類系統，其特征在于，包括：

一數據預處理模塊，用于將文本進行分詞，得到文本詞向量字典；

一特征抽取模塊，通過卷積記憶網絡模型構建視角相關的注意力，抽取出視角相關的特征，并根據誤差不斷更新參數；

一分類結果輸出模塊，根據特征抽取模塊得到的文本向量，用分類函數得到最終的觀點分析結果。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述數據預處理模塊中，詞向量字典的獲得借助了開源的Glove工具事先在大預料里訓練得到的詞向量。

3.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述特征抽取模塊包括卷積層和注意力層，以實現視角相關的特征抽取及注意力構建。

4.根據權利要求3所述的系統，其特征在于，所述卷積層利用卷積核進行卷積操作，考慮上下文信息，將指定窗口內的文本信息進行處理和映射，實現特征的抽象化；而后，考慮視角因素對文本情感分類的影響，將視角向量和文本詞向量拼接。

5.根據權利要求3所述的系統，其特征在于，所述注意力層，考慮詞序信息和文本的語義分布，將注意力與文本詞向量加權求和得到三個輸出向量，即得到卷積記憶網絡的輸出向量。

6.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述注意力層還包括softmax層，對所得到的文本詞向量處理，得到文本中每個詞的注意力分布。

7.根據權利要求5所述的系統，其特征在于，所述系統還包括若干個線性變換層，對視角向量進行線性變換后，與卷積記憶網絡的輸出向量相加求和后，進行級聯操作，對特征進一步抽象化得到最終的文本向量。

8.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述的分類結果輸出模塊采用softmax函數對所得到的文本向量處理，預測各文本的觀點類別。

9.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，在模型的訓練階段，權重矩陣都是參數，根據信息的前向傳播和誤差的后向傳播將不斷地對他們進行調整，逐步優化目標函數。