发明专利 已授权

一种基于DualGCN的文本情感分析方法

📄 申请号:CN202310392221.7 📄 发布日:2026/07/20

著录项目信息

申请日
2023-04-13
公开号
CN116402059B
公开日
2024-12-10
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

社交媒体舆情分析, 电商评论分析, 客户反馈分析, 市场调研, 智能客服

摘要

本发明涉及一种基于DualGCN的文本情感分析方法,属于文本分析领域。该方法为:首先对文本进行预处理,使用预训练的Glove词嵌入,利用BERT作为encoder来挖掘句子的隐藏状态向量,利用生成树提供的短语级语法结构和依赖树从句语法结构的信息,替代以往仅从依赖树获取语法结构信息,考虑到方面之间的影响,将依赖树结构和组成树结构的融合,解决了方面级情感分析长距离依赖问题;增加了GCN中每一层的感受野。最后通过语法模块和语义模块的信息交流,由softmax来输出分类结果。该方法利用了语法结构的信息,缓解了GCN容易出现的过度平滑现象,能有效提高分类的精度。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116402059B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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