基于门机制的多级注意力模型的评论方面检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110669829.0
IPC分类号：G06F16/33;G06F16/35;G06F40/211;G06F40/284;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-17
申请人：
成都晓多科技有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于门机制的多级注意力模型的评论方面检测方法及系统
申请号	CN202110669829.0	申请日期	2021-06-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-13	公开/公告号	CN113254592A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/33	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;3;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	成都晓多科技有限公司	申请人地址	四川省成都市天府新区兴隆街道湖畔路西段123号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	成都晓多科技有限公司	当前权利人	成都晓多科技有限公司
发明人	王思宇;黄鹏;江岭
代理机构	成都睿道专利代理事务所（普通合伙）	代理人	薛波

摘要

本发明提供一种基于门机制的多级注意力模型的评论方面检测方法及系统，待处理的句子转换为嵌入词形式的词向量矩阵后使用双向LSTM神经网络对所述词向量矩阵中的各个词向量进行处理，得到每个时间步的隐藏状态，并根据隐藏状态得到整个句子的隐藏状态向量矩阵作为该句子的编码；根据该隐藏状态向量矩阵计算对应的句子级自注意特征矩阵；计算各个时间步相对于最后一个时间步的权重，并根据该权重和隐藏状态计算得到对应的词级自注意特征向量；对句子级自注意特征矩阵进行拉伸操作并通过全连接层得到句子级自注意力特征向量，通过一个门机制混合句级注意力的向量和词级注意力的向量后根据得到的向量分析句子的方面类别概率，确定句子的方面类别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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