一种基于多粒度情感建模的文本情感分析方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多粒度情感建模的文本情感分析方法、系统、设备及介质，该文本情感分析方法包括：获取待分析的初始文本，并对初始文本进行标准化预处理得到文本数据；利用篇章级编码器对文本数据进行粗粒度情感分析，生成篇章级情感标签；利用句子级编码器对文本数据进行细粒度情感分析，生成句子级情感标签；利用跨层注意力机制基于篇章级情感标签对句子级情感标签进行局部修正，得到更新后的句子级情感标签；提取文本数据中的实体特征及其属性标签，并将实体特征、属性标签和更新后的句子级情感标签进行关联生成情感三元组；对情感三元组进行冲突分析，得到初始文本的结构化情感标签。本发明专利技术能够提升情感分析结果的上下文一致性与准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理，具体涉及一种基于多粒度情感建模的文本情感分析方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、随着自然语言处理技术的快速发展，情感分析已成为理解用户观点和情绪的重要工具。早期研究主要依赖规则库或传统机器学习模型(如svm、朴素贝叶斯)，通过情感词典匹配或特征工程提取文本中的情感倾向。然而，这类方法受限于人工规则的覆盖范围和特征表达的局限性，难以处理复杂文本中的上下文依赖关系。近年来，深度学习技术的引入显著提升了情感分析的准确性，尤其是基于transformer架构的模型在情感分析任务中表现出色。但现有方法在多粒度协同建模、结构化输出生成及上下文一致性校验方面仍面临挑战，特别是导致局部情感标签易受上下文干扰而产生误判，在多层次或多维度的情感分析上依然存在准确性难以满足发展需求的现象。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种能够动态融合多粒度上下文特征进行情感分析，提升文本情感分析结果的一致性与准确性的文本情感分析方法、系统、设备及介质。

2、技术方案：本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多粒度情感建模的文本情感分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述篇章级编码器为Transformer架构；所述利用篇章级编码器对所述文本数据进行粗粒度情感分析，生成篇章级情感标签，包括：

3.根据权利要求2所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述句子级编码器为BERT模型；所述利用句子级编码器对所述文本数据进行细粒度情感分析，生成句子级情感标签，包括：

4.根据权利要求3所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述利用跨层注意力机制基于所述篇章级情感标签对所述句子级情感标签进行局部修正，得到更新后...

【技术特征摘要】

1.一种基于多粒度情感建模的文本情感分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述篇章级编码器为transformer架构；所述利用篇章级编码器对所述文本数据进行粗粒度情感分析，生成篇章级情感标签，包括：

3.根据权利要求2所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述句子级编码器为bert模型；所述利用句子级编码器对所述文本数据进行细粒度情感分析，生成句子级情感标签，包括：

4.根据权利要求3所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述利用跨层注意力机制基于所述篇章级情感标签对所述句子级情感标签进行局部修正，得到更新后的句子级情感标签，包括：

5.根据权利要求1所述的文本情感分析方法，其特征在于，所述提取所述文本数据中的实体特征及其属性标签，并将所述实体特征、属性标签和所述更新后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄雅娴，杨勇，支佳慧，张忠泽，熊学勇，莎布萝，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：