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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連理工大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的跨語(yǔ)料庫(kù)情感識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113065344B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202110330443.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/279；該發(fā)明授權(quán)一種基于遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的跨語(yǔ)料庫(kù)情感識(shí)別方法是由王塔娜;張強(qiáng);王鵬飛;候亞慶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-03-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的跨語(yǔ)料庫(kù)情感識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于遷移學(xué)習(xí)、情感計(jì)算等技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的跨語(yǔ)料庫(kù)情感識(shí)別方法。本發(fā)明方法中使用編碼?解碼在源語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行訓(xùn)練，并通過(guò)循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN提取上下文中的情感依賴(lài)和傳遞情況，將編碼和上下文情感依賴(lài)等特征參數(shù)遷移到目標(biāo)語(yǔ)料庫(kù)的訓(xùn)練中，通過(guò)訓(xùn)練將遷移損失控制在一定范圍內(nèi)進(jìn)而完成知識(shí)遷移，在目標(biāo)語(yǔ)料庫(kù)上借助遷移學(xué)習(xí)的知識(shí)進(jìn)行編碼?上下文特征參數(shù)提取?分類(lèi)的操作，最終完成目標(biāo)語(yǔ)料庫(kù)上說(shuō)話(huà)人情感狀態(tài)判定的任務(wù)，能夠有效解決小樣本訓(xùn)練不充分的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的跨語(yǔ)料庫(kù)情感識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的跨語(yǔ)料庫(kù)情感識(shí)別方法，其特征在于，具體步驟如下：S1：將源語(yǔ)料庫(kù)中對(duì)話(huà)部分劃分為T(mén)條的語(yǔ)句X＝[x1,x2,…,xi…,xT]，選取對(duì)話(huà)中所有說(shuō)話(huà)人的文本數(shù)據(jù)；S2：使用編碼解碼器架構(gòu)進(jìn)行建模；編碼解碼器使用三個(gè)順序組件以分層方式對(duì)會(huì)話(huà)進(jìn)行構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：編碼器循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于句子編碼，上下文循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于語(yǔ)句級(jí)對(duì)話(huà)上下文進(jìn)行建模，解碼器循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于生成響應(yīng)句子；將步驟S1劃分好的每條語(yǔ)句送入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行編碼-上下文建模-解碼操作：編碼操作：首先，將步驟S1劃分好的每條語(yǔ)句送入編碼器循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編碼，并通過(guò)注意力機(jī)制獲得編碼過(guò)程中情感相關(guān)的隱藏層向量，在某一時(shí)刻t進(jìn)行如下公式所示的計(jì)算： 其中，表示編碼器在t時(shí)刻的狀態(tài)輸出，fes表示源任務(wù)編碼器循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，Attention表示進(jìn)行注意力機(jī)制計(jì)算；上下文建模：將編碼操作中得到的送入到上下文循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)話(huà)上下文建模，將得到t時(shí)間點(diǎn)的隱藏層狀態(tài) 其中，fcs表示源任務(wù)上下文循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)；解碼操作：使用解碼器循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于生成響應(yīng)句子xm： 其中，fds表示源任務(wù)解碼器循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)；編碼解碼器架構(gòu)通過(guò)最大似然估計(jì)目標(biāo)argmaxθ∑ilogpXi將語(yǔ)料庫(kù)中的對(duì)話(huà)進(jìn)行整體訓(xùn)練；S3：對(duì)目標(biāo)任務(wù)的目標(biāo)語(yǔ)料庫(kù)中每條語(yǔ)句送入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行編碼-上下文建模操作；S4：通過(guò)定義空間注意力圖將注意力信息從源語(yǔ)料庫(kù)轉(zhuǎn)移到目標(biāo)語(yǔ)料庫(kù)的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中，完成知識(shí)遷移；定義循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活張量其中由C個(gè)通道組成，空間維度為H×W，映射函數(shù)F將A作為輸入和輸出，則空間注意力圖計(jì)算如下： 對(duì)于空間注意力圖，由于隱藏神經(jīng)元激活的絕對(duì)值表示神經(jīng)元相對(duì)于特定輸入的重要性，在跨通道維度計(jì)算隱藏神經(jīng)元激活的絕對(duì)值的統(tǒng)計(jì)信息，并構(gòu)建以下空間注意力映射： 其中，m∈{1,2,…,H}和j∈{1,2,…,W}，p表示在特定卷積層的源域和目標(biāo)域的激活映射進(jìn)行所有卷積響應(yīng)通道上的lp-范數(shù)池化計(jì)算；給定源任務(wù)的空間注意力圖，目標(biāo)是訓(xùn)練目標(biāo)任務(wù)不僅能做出正確的預(yù)測(cè)，而且還能擁有與源任務(wù)類(lèi)似的注意力圖；S5：在完成步驟S4的知識(shí)遷移并在目標(biāo)任務(wù)語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行編碼建模訓(xùn)練后，使用softmax分類(lèi)器對(duì)目標(biāo)語(yǔ)句進(jìn)行情感分類(lèi)并得到各類(lèi)情感的識(shí)別率；最終結(jié)果輸出目標(biāo)語(yǔ)句的情感分類(lèi)矩陣，從而能夠判斷每個(gè)句子說(shuō)話(huà)人所處的情感狀態(tài)。

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