公开(公告)号：CN110347831A

公开(公告)日：2019-10-18

申请号：CN201910573709.3

申请日：2019-06-28

Applicant: 西安理工大学

Inventor： 姚全珠 ,  祝元博 ,  费蓉 ,  赵佳瑜 ,  吕鹏

IPC: G06F16/35 ,  G06F17/27 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的情感分类方法，以双向长短期记忆神经网络模型为基础，结合自注意力机制构建SA-BiLSTM模型，SA-BiLSTM模型共包含五层结构：第一层为输入层，将句子输入到模型中；第二层为词向量构造层，将每个词映射到低维向量；第三层为Bi-LSTM网络层，使用Bi-LSTM从词向量层获取高级特征；第四层为自注意力机制层，生成一个权重向量，通过与这个权重向量相乘，使每一次迭代中的词汇级的特征合并为句子级的特征；第五层为输出层，将句子级的特征向量用于情感分类任务。本发明解决了现有技术中传统情感分类算法大多存在耗时长、训练难、人工成本高的问题。

公开(公告)号：CN111708937A

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN202010462560.4

申请日：2020-05-27

Applicant: 西安理工大学

Inventor： 姚全珠 ,  吕鹏 ,  费蓉 ,  陈晨

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/906 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于标签迁移的跨域推荐方法，首先假设A领域为源领域，B领域为目标领域，A领域与B领域存在重叠的用户，用户共用一套相同的标签系统并且A领域和B领域中都有对应的用户物品评分信息，通过迁移上述共享的标签信息，实现以A领域为源领域辅助目标领域B领域完成推荐任务，或者以B领域为源领域辅助目标领域A领域完成推荐任务；利用用户对A领域的评分信息构建A领域用户评分矩阵；然后对A领域用户评分矩阵进行分解，得到用户潜在特征矩阵和物品潜在特征矩阵，进而得到每一类别下的用户；最后对每一类下的用户进行跨域推荐。本发明解决了现有跨域推荐方法中存在的仅利用评分信息或标签信息进行推荐的局限性。

公开(公告)号：CN110555109A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201910571890.4

申请日：2019-06-28

Applicant: 西安理工大学

Inventor： 姚全珠 ,  陈晨 ,  费蓉 ,  吕鹏 ,  赵佳瑜

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/951 ,  G06F17/27 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种基于个人计算机电商评论的多粒度观点挖掘方法，首先从网页中获取电商评论，并对评论进行自动化地标注；然后对电商评论进行预处理；对预处理后的语料中单句进行“方面-观点”对的识别，并区分观点词和方面词；对方面的上下文短语进行短语级别的情感分类；最后对评论整体进行文本级别的情感分类，得到商品整体及各个方面的观点挖掘结果。本发明解决了现有技术中存在的无法自动化地挖掘评论中包含的各个属性方面的反馈信息的问题。