[發明專利]一種基于Bi-ISCA來檢測用戶生成短文本中的諷刺情緒的方法

在審

• 申請號: 202110103363.8
• 申請日: 2021-01-26
• 公開（公告）號: CN112818659A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 潘曉光;焦璐璐;董虎弟;韓丹;馬文芳
• 申請（專利權）人: 山西三友和智慧信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06F40/211
• 分類號: G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 太原榮信德知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 14119
• 代理人: 楊凱;連慧敏

1.一種基于Bi-ISCA來檢測用戶生成短文本中的諷刺情緒的方法，其特征在于：包括句內單詞編碼層模塊、Bi-ISCA模塊、整合與最終預測模塊，所述句內單詞編碼層模塊連接有Bi-ISCA模塊，所述Bi-ISCA模塊連接有整合與最終預測模塊；

所述句內單詞編碼層模塊用于利用雙向的長時記憶網絡Bi-LSTM從注釋和答復兩個方面總結句子內的上下文信息；

所述Bi-ISCA模塊用于利用雙向的句子間語境注意機制Bi-ISCA捕獲兩句之間的句子上下文信息；

所述整合與最終預測模塊用于利用卷積神經網絡CNN從新得到的上下文化隱式表示中獲取位置不變的局部特征。

2.根據權利要求1所述的一種基于Bi-ISCA來檢測用戶生成短文本中的諷刺情緒的方法，其特征在于：所述句內單詞編碼層模塊中，注意機制Bi-ISCA使用正向LSTM→h處理兩個方向上的信息，從詞匯w1到詞匯wn讀取句子S＝[w1，w2，.，wn]，以及從wn到w1讀取句子的反向LSTM←h，從兩個LSTM中添加隱藏狀態以獲得每個單詞的最終隱藏狀態表示，

ht的隱藏狀態表示為正向和反向的隱藏狀態之和。

3.根據權利要求1所述的一種基于Bi-ISCA來檢測用戶生成短文本中的諷刺情緒的方法，其特征在于：所述Bi-ISCA模塊中，Bi-ISCA注意力機制捕獲了如下四組注意力評分，在方程后面與hi的u和v分別做向量點積，其中u代表輸入的注釋句，v表示輸入的答復句，

然后將計算出的句子間注意分數與BiLSTMR的隱態表示相乘，生成兩組新的隱式表示分別為注釋的正向的應答上下文化和注釋的方向應答上下文化，后兩個式子同理，

4.根據權利要求1所述的一種基于Bi-ISCA來檢測用戶生成短文本中的諷刺情緒的方法，其特征在于：所述整合與最終預測模塊中包括四個獨立的CNN塊：CNN 1、CNN 2、CNN 3、CNN 4，被使用對應于每個新獲得的上下文隱藏表示，每個CNN塊由兩個卷積層組成，所述兩個卷積層是都濾波器組成的，所述濾波器的作用是在輸入的不同位置檢測特定的特征，

所述整合與最終預測模塊的模型采用二元交叉熵作為訓練損失函數，如上述方程，其中L是成本函數，y^I∈R代表該模型的輸出，I∈R代表真標號，N∈N表示訓練樣本數。