[发明专利]一种基于目标情感分析数据集的数据增强方法有效
| 申请号： | 202010095397.2 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN111324744B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 胡弘康;权小军 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/084;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于目标情感分析数据集的数据增强方法，包括采集目标领域内的数据集；对文本进行分词处理得到对应的单词序列，用全词掩盖方法掩盖待增强文本中的非情感表达的单词与待训练文本中的随机单词；将预处理后的待训练文本输入语言模型BERT进行训练，BERT对文本中每个单词对应的隐藏状态计算其概率分布及损失，相加所有被掩盖单词的损失并把其反向传播更新BERT的参数至模型收敛；把预处理后的待增强文本输入收敛后的BERT中，随机采样单词出现概率作为新目标，用其替换文本中的目标，得到增强后的新样本。本发明能预测出更符合语境的单词，从而得到基于目标情感分析任务的数据增强后的新样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 目标 情感 分析 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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