【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于反馈机制的情感原因抽取方法。
技术介绍
1、人工智能领域从情感分析到情感原因识别的研究进展，体现了技术的不断深化和应用需求的扩展。情感分析主要关注于识别文本中的情绪倾向，比如判断一段文字是正面、负面还是中性。随着研究的深入，单纯的情绪倾向识别已经不能满足更复杂的应用需求，因此情感原因识别成为了研究的新方向。
2、情感原因识别旨在不仅识别文本中的情绪状态，还要找出引发这种情绪的具体原因。例如，在一条评论中，用户可能因为服务态度不佳而感到不满，情感原因识别技术需要能够准确指出“服务态度不佳”这一触发情感的具体因素。
3、从技术演进的角度看，情感原因识别比传统的情感分析更为复杂，它需要更深层次的语义理解和更精细的信息处理能力。这就要求模型不仅要处理文本中的直接情感表达，还要能分析和推理出背后的因果关系。
4、当前情感原因识别技术在许多方面已经取得了显著的进步，但仍存在一些明显的不足，这些不足主要体现在对复杂文本内容的处理以及模型的泛化能力上。首先，现有的模型在处理含有...
【技术保护点】
1.一种基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，对给定文档中每个句子进行编号，并将编号后的句子输入到情感抽取网络模型中，以输出情感句子和情感原因句子配对的编号；
2.根据权利要求1所述的基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，在步骤S1中，具体包括
3.根据权利要求1所述的基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，在步骤S2：通过编码器将情感原因对信息中当前文档的每个句子进行编码得到句子向量中，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，在步骤S2中，句子级别表征的生成如下：
...
【技术特征摘要】
1.一种基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，对给定文档中每个句子进行编号，并将编号后的句子输入到情感抽取网络模型中，以输出情感句子和情感原因句子配对的编号；
2.根据权利要求1所述的基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，在步骤s1中，具体包括
3.根据权利要求1所述的基于反馈机制的情感原因抽取方法，其特征在于，在步骤s2：通过编码器将情感原因对信息中当前文档的每个句子进行编码得到句子向量中，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于反馈机制...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘国华，杨勋，孙晓，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院安徽省人工智能实验室，
类型：发明
国别省市：
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