CN117056511B 一种面向心理咨询的用户情感分析方法 （安徽理工大学）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种面向心理咨询的用户情合后输入到Softmax层计算情感倾向概率。本发明利用艾宾浩斯遗忘曲线对历史情感词序列进2情感词典获取用户历史情感词序列和咨询师历史情感步骤4：将用户文本特征和用户历史情感特征通过交互注意力机制获取用户自身情感对于用户的加权历史情感特征的每一个元素的隐藏向量，计算与用根据以上两个交互表示，得到用户当前情感状态与用户历史情32.根据权利要求1所述一种面向心理咨询的用户情感分析方法，其特征在于步骤1包工具对文本进行分词处理时，加入自定义的心理学词集来提高心理咨询文本分词的准确w2分别表示未确定情感极性的情感词，Pw和Nw分别表示正负情感种子词，P(w1,w2)表示两个词语w1和w2共同出现的概率，P(w1)和P(w2)分别表示两个单词单独出现的从而获取用户历史情感词序列和咨询师历史情感词序列。步骤3.1：将获取的用户当前文本序列、用户历史情感词序列和咨询师历史情感词序4入到BiLSTM中获取对应的用户历史情感特征和咨询师历将用户历史情感特征和咨询师历史情感特征利用艾宾浩斯遗忘曲线，按照情感AABB56提取对话双方历史文本的情感词序列。再将当前句与对话双方的历史情感词序列输入到将用户文本特征分别与对话双方的情感特征通过交互注意力机制获取惯性特征和交互特78照情感词序列位置进行权重分配，获取用户加权历史情感特征和咨询师加权历史情感特9得分的函数，r"表达了用户加权历史情感特征[0042]步骤5：融合步骤3和步骤4获取的特征并输出到全连接层和Softmax获得分类结获取心理学词集；康情感词典获取用户历史情感词序列和咨询师历史情感词序[0067]S3.针对S2中获取的用户当前文本序和咨询师历史情感词序列s"="""…s",使用Word2Vec进行词输入到BiLSTM中获取对应的用户历史情感特征和咨询师[0074]参数说明：h'表示用户历史情感词序列t时刻隐藏状态，HA表示用户历史情感特情感词序列位置进行权重分配，获取用户加权历史情感特征和咨询师加权历史情感特征。[0090]M(y",")=tanh(wuv","1+b)[0094]s=H田I田M

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