CN114528398B 一种基于交互双重图卷积网络的情感预测方法及系统 （山东师范大学）_第1页
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一种基于交互双重图卷积网络的情感预测本发明提供了一种基于交互双重图卷积网图和语义图；基于交互学习后的句法图和语义2基于句法图和语义图，交互学习句法信息和语义信息，得到所述语义图卷积网络通过多头自注意力机制生成和更新每个输入的句子在依存树上生成一个普通的依赖图，通过输入句子为了突出上下文词中的特定方面，通过计算3为了增强上下文词的语法依赖并产生方面词和述预测得到待预测的文本的情感概率分布的具对所述交互学习后的句法图和语义图分别进行平均池化后述提取若干词向量序列的上下文信息采用的是双4待预测的文本转化为若干词向量序列采用的是GloVe词5.一种基于交互双重图卷积网络的情感预测系统，采用如权利要求1-4任一项所述的行时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种基于交互双重图卷积网络的情感预测方法中5[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技由于出现在网络上的用户评论数据持度不同分为基于句子级和文档级的粗粒度情感分析方法以及基于方面级的细粒度情感分[0008]本发明的第一个方面提供一种基于交互双重图卷积网络的情感预测方法，其包6[0027]本发明的第二个方面提供一种基于交互双重图卷积网络的情感预测系统，其包程序被处理器执行时实现如上述所述的一种基于交互双重图卷积网络的情感预测方法中7和由n个词组成的方面序列其中，Wa是Wc的子序列。通过预训练的GloVe嵌入矩阵EeR",其中，dm代表词向量的嵌入维h,eR"是BiLSTM在时刻t的隐状89[0083]将得到的最终特征r送入一个线性层，然后使用softmax[0095]此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一理器执行时实现如上述实施例一所述的一种基于交互双重图卷积网络的情感预测方法中介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0102]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(Rand

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