CN116432107A - 一种细粒度情感分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种细粒度情感分类方法,其特征在于,所述方法包括:S1获取待分析的句子及其对应的方面词,并进行预处理;S2将所述S1获取的句子及其对应的方面词拼接输入到SKEP预训练模型进行处理,获得每个词向量与上下文信息整合后的语义信息;S3对所述S2获得的语义信息,采用多层神经网络进行特征提取,获取更深层次信息;S4将S3提取出的更深层次信息输入到输出层进行细粒度情感预测,得到情感分析方法的分析结果。本发明采用SKEP‑BiLSTM‑融合注意力的门限卷积神经网络模型,增强了方面词与评论语句的关联,引入BiLSTM与门限卷积神经网络,能对情感特征进行深度提取。
Description
技术领域
本发明属于自然语言处理的文本情感分析领域,具体涉及一种细粒度情感分类方法。
背景技术
随着信息化时代的到来,互联网上充斥着各式各样的文本内容,其中蕴含着丰富的信息,尤其在新兴的服务行业里,从成千上万的评论信息中可以体现出商家是否拥有良好的口碑,并借此来评判其服务质量。如何从众多评论文本中抽取各个粒度的情感倾向,是值得研究的现实性问题。
细粒度情感分类是情感分类的一个重要的子任务,是对主观性文本的更深层次的分析。它不仅取决于上下文的信息,还与给定的方面信息相关,其任务是对文本中出现的多个评论对象进行深刻的分析,分离出多个对象的情感极性。细粒度情感分析可以识别一条评论中各个给定的方面词的情感倾向,并由此得出更加准确、全面的情感分析结论,避免信息丢失。
目前已有的情感分析方法可以分为基于情感词典、基于传统机器学习以及基于神经网络深度学习的情感分析方法。早期基于情感词典的情感分析方法主要依靠人工构建情感词典,对网络新词效果不好,使用需要扩充词典。基于机器学习方法:使用统计机器学习算法,抽取特征,输出情感结果,但不能充分利用上下文文本的语境信息。
因此,亟需一种能提升推文情感分类准确率的新的细粒度情感分类方法。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题,本发明一种细粒度情感分类方法,步骤如下:
S1获取待分析的句子及其对应的方面词,并进行预处理;
S2将经过预处理后的句子及其对应的方面词拼接输入到SKEP预训练模型进行处理,获得每个词向量与上下文信息整合后的语义信息;
S3对所述S2获得的语义信息,采用多层神经网络进行特征提取,获取更深层次信息;
S4将S3提取出的更深层次信息输入到输出层进行细粒度情感预测,得到情感分类结果。
进一步的,所述预处理具体为:
对待分析的句子及其对应的方面词中包含的emoji表情进行转义处理,将其转换为文本描述,增强原始语句的情感特征;将等同于停用词一类的无用信息进行数据清洗;并对语句进行分词。
进一步的,所述S2具体为:
将经过预处理的句子及其对应的方面词拼接为“文本开始符号+待分析的句子+文本分隔及结束符号+方面词+文本分隔及结束符号”形式的输入文本序列;将文本序列输入进所述SKEP预训练模型中,得到词向量表示与上下文信息整合后的语义信息。
进一步的,所述S3具体为:
将所述SKEP预训练模型提取到的语义信息输入到多层神经网络中,多层神经网络接收到语义信息后,会在每个单词的位置输出一个前向向量和后向向量,然后将每个时间步骤对应的两个向量进行拼接,作为最终的输出向量;在这些上下文向量中应用Attention机制,获得整个文本序列的语义向量,再通过门限卷积神经网络获取更深层信息。
进一步的,所述多层神经网络由门限卷积神经网络和BiLSTM构成。
进一步的,所述S4具体为:
将所述S3得到的更深层信息输入一个输出层中,所述输出层包括一个全连接层和softmax,获得p个输出,其中p代表情感分析任务中包含的不同的情感极性数量;最终完成细粒度情感分类。
进一步的,采用Adam优化器对所述SKEP预训练模型进行优化,优化过程中使用交叉熵作为损失函数。
本发明的技术效果:
本发明采用SKEP-BiLSTM-融合注意力的门限卷积神经网络模型,增强了方面词与评论语句的关联,引入BiLSTM与门限卷积神经网络,能对情感特征进行深度提取。
附图说明
附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例,并且与说明书以及权利要求书一起用于对所发明的实施例进行说明。在适当的时候,在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的,而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1示出了本发明的步骤示意图;
图2示出了本发明的流程示意图;
图3示出了本发明的架构示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
如图1所示,
对数据进行预处理;
S1获取待分析的句子及其对应的方面词;
S2将经过预处理后所述S1获取的句子及其对应的方面词拼接输入到SKEP预训练模型进行处理,获得每个词向量与上下文信息整合后的语义信息;
S3对所述S2获得的语义信息,采用多层神经网络进行特征提取,获取更深层次信息;
S4将所述S3提取出的更深层次信息输入全连接层进行细粒度情感预测,得到情感分类结果。
所述预处理具体为:
对待分析的句子及其对应的方面词中包含的emoji表情进行转义处理,将其转换为文本描述,增强原始语句的情感特征;将等同于停用词一类的无用信息进行数据清洗;并对语句进行分词。
所述S2具体为:
将经过预处理后的句子及其对应的方面词拼接为“文本开始符号+待分析的句子+文本分隔及结束符号+方面词+文本分隔及结束符号”形式的输入文本序列;将文本序列输入进所述SKEP预训练模型中,得到词向量表示与上下文信息整合后的语义信息。
所述S3具体为:
将所述SKEP预训练模型提取到的语义信息输入到多层神经网络中,多层神经网络接收到语义信息后,会在每个单词的位置输出一个前向向量和后向向量,然后将每个时间步骤对应的两个向量进行拼接,作为最终的输出向量;在这些上下文向量中应用Attention机制,获得整个文本序列的语义向量,再通过门限卷积神经网络获取更深层信息。
所述多层神经网络由门限卷积神经网络和BiLSTM构成。
所述S4具体为:
将所述S3得到的更深层信息输入一个输出层中,包括一个全连接层和softmax,获得p个输出,其中p代表情感分析任务中包含的不同的情感极性数量;最终完成细粒度情感分类。
采用Adam优化器对所述SKEP预训练模型进行优化,优化过程中使用交叉熵作为损失函数。
以上所述,仅为本发明优选的具体实施方式,但本发明的保护范围不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种细粒度情感分类方法,其特征在于,所述方法包括:
S1获取待分析的句子及其对应的方面词,并进行预处理;
S2将经过预处理后的句子及其对应的方面词拼接输入到SKEP预训练模型进行处理,获得每个词向量与上下文信息整合后的语义信息;
S3对所述S2获得的语义信息,采用多层神经网络进行特征提取,获取更深层次信息;
S4将所述S3提取出的更深层次信息输入到输出层进行细粒度情感预测,得到情感分类结果。
2.根据权利要求1所述的细粒度情感分类方法,其特征在于,所述预处理具体为:
对待分析的句子及其对应的方面词中包含的emoji表情进行转义处理,将其转换为文本描述,增强原始语句的情感特征;将等同于停用词一类的无用信息进行数据清洗,并对语句进行分词。
3.根据权利要求1所述的细粒度情感分类方法,其特征在于,所述S2具体为:
将经过与处理后的句子及其对应的方面词拼接为“文本开始符号+待分析的句子+文本分隔及结束符号+方面词+文本分隔及结束符号”形式的输入文本序列;将文本序列输入进所述SKEP预训练模型中,得到词向量表示与上下文信息整合后的语义信息。
4.根据权利要求1所述的细粒度情感分类方法,其特征在于,所述S3具体为:
将所述SKEP预训练模型提取到的语义信息输入到多层神经网络中,多层神经网络接收到语义信息后,会在每个单词的位置输出一个前向向量和后向向量,然后将每个时间步骤对应的两个向量进行拼接,作为最终的输出向量;在这些上下文向量中应用Attention机制,获得整个文本序列的语义向量,再通过门限卷积神经网络获取更深层信息。
5.根据权利要求4所述的细粒度情感分类方法,其特征在于,所述多层神经网络由门限卷积神经网络和BiLSTM构成。
6.根据权利要求1所述的细粒度情感分类方法,其特征在于,所述S4具体为:
将所述S3得到的更深层信息输入到输出层,获得p个输出,其中p代表情感分析任务中包含的不同的情感极性数量,最终完成细粒度情感分类。
7.根据权利要求1所述的细粒度情感分类方法,其特征在于,采用Adam优化器对所述SKEP预训练模型进行优化,优化过程中使用交叉熵作为损失函数。
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