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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
申请日：2023-11-22
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117973532A
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06F40/35;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明设计了一种基于情感分类的问答系统主题转移的方法。方法包括：输入文本语句,对所述语句进行预处理,一方面通过Word2Vec模型提取话语的语义特征向量，另一方面通过BERT模型获得话语的[CLS]表示向量；将提取到的语义特征向量和[CLS]表示向量输入情感分类模型对所述语句进行情感分类获得情感极性标签。最后问答系统根据获得的情感极性标签判断是否进行主题转移。当情感极性标签为负面时，问答系统会主动转移对话主题。本发明可以通过检测用户情绪来进行对话主题的转换，增强问答系统的用户体验。
主权项：1.一种基于情感分类的问答系统主题转移的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、对预训练文本进行数据预处理；分别获取BERT模型处理后的[CLS]词向量，以及Word2Vec模型处理后的词向量表示；S2、将处理好后的两组词向量分别输入情感分类模型，其中会得到两组局部文本情感特征向量FW和全局语义特征向量FC，将这两组局部文本情感特征向量和全局语义特征向量放入注意力机制层拼接融合得到最终的情感特征向量F；S3、将最终的情感特征向量F输入最后的全连接Softmax层得到情感极性标签。最后根据交叉熵损失函数反向传播更新网络完成训练；S4、当对用户输入的文本进行情感分析时，对输入文本进行S1的预处理，然后将处理后得到的词向量输入训练好的情感分类模型，最后问答系统根据输出的情感极性标签进行判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于情感分类的问答系统主题转移的方法
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