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文档简介
本发明提供了一种融合情感词典的情感分将获取的源领域中的句子与目标领域中的句子输入预先生成的编码器中获得源领域句子词向标领域句子词向量输入句子向量编码器分别获领域句子表征和目标领域句子表征获得目标领域的情感分类结果。本申请以情感词为预测目2将获取的源领域中的句子与目标领域中的句子输入词向量编码器中获得源领域句子将所述源领域句子词向量与所述目标领域句子词向量输入句子向量编码器分别获得据训练情感分类器之后迁移到无标注目标领域情感预测中,获得目标领域的情感分类结其中,所述通过有标注元数据训练情感分类器之后迁移到无标注目标领域情感预测通过训练后的情感分类器对无标注的所述目标领域句子表征进行情感分类获得目标利用模糊后的句子通过语言模型训练词向量将所述训练样本输入语言模型中获得模糊处理情词向量获取单元,用于将获取的源领域中的句子与目标领句子表征获取单元,用于将所述源领域句子词向情感分类单元,用于利用经过LSTM生成的所述源领域句3情感分类器训练模块,用于利用带有标注的源领域句子表征对情感分类器进行训练,分类模块,用于通过训练后的情感分类器对无标注的8.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的融合情感词典的情感分析方法于,所述计算机可用程序代码被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的融合情感4[0005]将获取的源领域中的句子与目标领域中的句子输入预先生成的编码器中获得源[0006]将源领域词向量与目标领域句子词向量输入句子向量编码器分别获得源领域句[0010]通过训练后的情感分类器对无标注的目标领域句子表征进行情感分类获得目标56[0046]目前针对情感分类的开源标注数据大多来自互联网公司领域的句子表征进行分类器训练最终获得目标领域句子向量编码器,将源领域与目标领域文本中的句子经过预先生成的编码器得到词向量,[0056]然后再将有标注数据的源领域的句子表征S与标签Ls输入分类器中,以对该分类7mask单词同时具有上下文的语义表示,采用transformer作为编码器,训练词向量生成模含了源领域和目标领域两部分,最终训练出能够提取更为广泛的情感特征的transformer[0067]本申请融合了金融情感词典信息的迁移学习方法能够减[0068]基于同一发明构思,本申请实施例还提供了一种融合情[0070]词向量获取单元501,用于将获取的源领域中的句子与目标领域中的句子输入预先生成的编码器中获得源领域句子词向量与目标[0071]句子表征获取单元502,用于将源领域词向量与目标领域句子词向量输入句子向[0072]情感分类单元503,用于利用源领域句子表征和目标领域句子表征获得目标领域8[0074]情感分类器训练模块601,用于利用带有标注的源领域句子表征对情感分类器进[0075]分类模块602,用于通过训练后的情感分类器对无标注的目标领域句子表征进行[0084]上述本申请提供一种融合金融情感词典的词向量生成装置,以情感词为预测目够提取情感分析相关特征的编码器,进而使用此编码器生成待情感分类的文本的特征向[0085]本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种电子设[0088]所述处理器801用于调用所述内存802和非易失性存储器805中的计算机程序,所[0092]本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的方法中全部步骤的一种计算机9装置或终端产品执行时,可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现,也可以将实现同一功能的模块由多个子设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-
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