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一种基于多头注意力机制与多模型融合的短文本情感分析方法,首先利用BERT获得输入文本的上下文向量表示,然后用TextCNN分别提取文本全局特征和局部特征,通过特征融合方法构建文本特征向量,通过LSTM网络将这些文本向量提取出文本特征,最后将分类器应用到特征提取模块获得的文本特征进行端到端的训练,综合分类器和特征信息得到最终的预测结果;本发明针对短文本情感分析中的情感语义表达不足以及上下文语义挖掘不充分的问题,通过词嵌入和多头注意力机制对文本特征进行提取,然后预测估计出该文本的情感极性,并搭建预处
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117764084A
(43)申请公布日2024.03.26
(21)申请号202311859328.4G06N3/08(2023.01)
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