神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质

本发明公开了一种神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质，神经网络包括：BERT词嵌入模块获得输入文本的语义信息和输入文本中待分析语句所有单词的词向量；第一全连接层基于语义信息获得语义特征向量；第二全连接层基于词向量获取单词特征向量；潜在狄利克雷分布模块分别提取待分析语句的主题分布和方面情感对的主题分布；特征融合层判断待分析语句是否与方面情感对匹配；解码标注模块在解码序列中标记出目标词语位置获得标记序列；输出层为基于特征融合层输出的判断结果输出情感分析结果。实现多任务输出，通过特征融合层将语义信息与主题分布进行特征融合，学习到特定领域的词汇，提升模型的情感分类任务效果。

《神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质》是一发明专利，专利号为 2021116595002，当前法律状态为已下证，由重庆大学提出申请，发明人为熊庆宇;柯采;吴超;杨雨蓉;易华玲;郭佳浩;吴自慧;林军成;罗力豪，申请日期为2021-12-30，公开（公告）日期为2024-06-25，国际专利分类号（IPC）为 G06F 40/211 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能算法、智能客服、智能问答、文本情感分析、语言模型训练、社交媒体舆情监测、电商评论分析。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质，神经网络包括：BERT词嵌入模块获得输入文本的语义信息和输入文本中待分析语句所有单词的词向量；第一全连接层基于语义信息获得语义特征向量；第二全连接层基于词向量获取单词特征向量；潜在狄利克雷分布模块分别提取待分析语句的主题分布和方面情感对的主题分布；特征融合层判断待分析语句是否与方面情感对匹配；解码标注模块在解码序列中标记出目标词语位置获得标记序列；输出层为基于特征融合层输出的判断结果输出情感分析结果。实现多任务输出，通过特征融合层将语义信息与主题分布进行特征融合，学习到特定领域的词汇，提升模型的情感分类任务效果。

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