(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210237994.3 (22)申请日 2022.03.11 (71)申请人 重庆大学 地址 400000 重庆市沙坪坝区正 街174号 (72)发明人 钟将　刘雨轩　戴启祝　杨毅　 (74)专利代理 机构 重庆鼎慧峰合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 50236 专利代理师 安莉 (51)Int.Cl. G06F 40/284(2020.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种情感三元组提取方法及情感三元组提 取模型 (57)摘要 本发明涉及计算机自然语 言处理技术领域， 提供一种情感三元组提取方法， 包括： 获取若干 个词向量； 根据各词向量获取若干个参考属性； 根据各词向量获取若干个备选观 点； 根据各参考 属性和增强上下文向量获取若干个参考情感三 元组； 根据各备选观点和增强上下文向量获取若 干个备选情感三元组； 增强上下文向量用于表征 词向量在情感立场上对上下文的增强程度； 根据 各参考情感三元组和各备选情感三元组提取情 感三元组。 由于在获得参考情感三元组和备选情 感三元组时充分考虑到了属性、 观 点和情感立场 之间的互相影 响， 使得最后根据参考情感三元组 和备选情感三元组提取出的情感三元组的准确 率更高。 本发明还提供一种情感三元组模型。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114564955 A 2022.05.31 CN 114564955 A 1.一种情感三元组提取 方法， 其特 征在于， 包括： 获取若干个词向量； 根据各所述词向量获取若干个参 考属性； 根据各 所述词向量获取若干个备选观点； 根据各所述参考属性和增强上下文向量获取若干个参考情感三元组； 根据各所述备选 观点和所述增强上下文向量 获取若干个备选情感三元组； 所述增强上下文向量用于表征词 向量在情感立场上对上 下文的增强程度； 根据各所述参考情感三元组和各 所述备选情感三元组提取情感三元组。 2.根据权利要求1所述的情感三元组提取 方法， 其特 征在于， 获取若干个词向量， 包括： 获取待编码句子； 利用预训练语言模型对所述待编码句子进行编码处 理， 获得若干个词向量。 3.根据权利要求1所述的情 感三元组提取方法， 其特征在于， 根据 各所述词向量获取若 干个参考属性， 包括： 根据各所述词向量获取若干个第一 开始边界概 率和若干个第一结束边界概 率； 根据各所述第一开始边界概率和各所述第一结束边界概率获取若干个参考属性边界 标签； 根据各所述参考属性边界标签获取若干个参 考属性。 4.根据权利要求1所述的情 感三元组提取方法， 其特征在于， 根据 各所述词向量获取若 干个备选观点， 包括： 根据各所述词向量获取若干个第二 开始边界概 率和若干个第二结束边界概 率； 根据各所述第二开始边界概率和各所述第二结束边界概率获取若干个备选观点边界 标签； 根据各所述备选观点 边界标签获取若干个备选观点。 5.根据权利要求1所述的情 感三元组提取方法， 其特征在于， 根据 各所述参考属性和增 强上下文向量获取若干个参 考情感三元组之前， 还 包括： 根据若干个情感立场获取情感立场语义嵌入矩阵； 所述情感立场语义嵌入矩阵包括若 干个情感立场表示； 根据各所述情感立场表示和各所述词向量获取各所述情感立场表示对应的注意力分 数； 根据各所述注意力分数和各所述词向量获取各所述注意力分数对应的增强上下文向 量。 6.根据权利要求5所述的情 感三元组提取方法， 其特征在于， 根据 各所述参考属性和增 强上下文向量获取若干个参 考情感三元组， 包括： 根据所述增强上下文向量、 各所述参考属性和各所述词向量获取各所述参考属性对应 的第一融合矩阵； 根据各所述第一融合矩阵获取 各参考观点边界标签； 根据各所述参考观点边界标签获取若干个参 考观点； 将各所述参考属性、 最大的注意力分数对应的情感立场和各所述参考属性对应的参考 观点组合 为若干个参 考情感三元组。 7.根据权利要求5所述的情 感三元组提取方法， 其特征在于， 根据 各所述备选观点和所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114564955 A 2述增强上 下文向量获取若干个备选情感三元组， 包括： 根据各所述备选观点、 所述增强上下文向量和各所述词向量获取各所述备选观点对应 的第二融合矩阵； 根据各所述第二融合矩阵获取 各备选属性 边界标签； 根据各所述备选属性 边界标签获取若干个备选属性； 将各所述备选观点、 最大的注意力分数对应的情感立场和各所述备选观点对应的备选 属性组合 为若干个备选情感三元组。 8.根据权利要求1所述的情 感三元组提取方法， 其特征在于， 根据 各所述参考情感三元 组和各所述备选情感三元组提取情感三元组， 包括： 将各所述参考情感三元组和各所述备选情感三元组中内容一致的三元组确定为情感 三元组。 9.一种情感三元组提取模型， 其特 征在于， 包括： 样本获取模块， 用于获取若干个词向量样本； 前向提取模块， 用于根据各所述词向量样本获取若干个参考属性， 并根据各所述参考 属性和增强上下文向量获取若干个参考情感三元 组； 所述增强上下文向量用于表征词向量 在情感立场上对上 下文的增强程度； 后向提取模块， 用于根据各所述词向量样本获取若干个备选观点， 并根据各所述备选 观点和所述增强上 下文向量获取若干个备选情感三元组； 情感三元组构建模块， 用于根据各所述参考情 感三元组和各所述备选情感三元组提取 情感三元组标签。 10.根据权利要求9所述的情感三元组提取模型， 其特 征在于， 还 包括： 根据各所述参考属性和各 所述备选观点获取损失函数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114564955 A 3