传统的神经网络模型主要是以词向量的形式处理短文本的分类任务,造成模型过度依赖分词的精度,而短文本又具有语料短,特征发散的特点,针对这一系类问题提出一种基于BERT和BiLSTM相融合的短文本情感分类模型.首先,利用BERT模型将训练的文本转换成以字为单位的向量表示形式;随后,将生成的字向量作为双向长短期记忆网络输入,...
由于情感分析涉及多个层面,许多研究采用不同类型的分析方法,如主观情感分类、目标导向情感分析、比较性情感分析和条件句情感分析等。 本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意...
传统的神经网络模型主要是以词向量的形式处理短文本的分类任务,造成模型过度依赖分词的精度,而短文本又具有语料短,特征发散的特点,针对这一系类问题提出一种基于BERT和BiLSTM相融合的短文本情感分类模型.首先,利用BERT模型将训练的文本转换成以字为单位的向量表示形式;随后,将生成的字向量作为双向长短期记忆网络输入,获...
例如,一种名为BERT-Siamese的网络结构被提出,该结构将一段文本分成两半,分别作为两个输入序列,通过比较这两个序列的向量表示来判断文本的情感极性。此外,还有研究者将BERT与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,形成Bi-BERT-LSTM模型,取得了良好的情感分类效果。研究内容及方法本研究旨在利用BERT实现简单的情感分类任务。
因为有了代码的经验,再看之前的那些论文似乎就觉得很容易了,今天这篇是很简单的一篇《基于 BERT-BiLSTM 的短文本情感分析 杨奎河,刘智鹏》,没有什么创新的,不过他在论文中写的内容倒是可以帮助我理解代码。 仿照这篇,我也能写出一篇BERT-BIGRU的论文,还是多情感分类的。 模型结构: 文本向量化表示层:常用的 Word...
传统的神经网络模型主要是以词向量的形式处理短文本的分类任务,造成模型过度依赖分词的精度,而短文本又具有语料短、特征发散的特点,针对这一系类问题提出一种基于BERT和BiLSTM相融合的短文本情感分类模型.首先,利用BERT模型将训练的文本转换成以字为单位的向量表示形式;随后,将生成的字向量作为双向长短期记忆网络输入,...
摘要 为了实现对用户对酒店使用感受的情绪倾向的分析,并且针对现有的词向量模型忽略了词的上下文的关系的问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-Attention模型的酒店评论情感倾向分析方法.利用BERT模型获取用户对酒店评...展开更多 To enable an analysis of the emotional tendency that users feel about hotel use,and to ...
结果表明,对比CNN(convolutional neural networks)、CharCNN(character-level CNN)、LSTM(long short-term memory)和BERT等基准模型,基于BERT-BiLSTM的短文本自动评分模型所获的二次加权kappa系数平均值最优.Aiming at the problems of sparse featur...
基于BERT和DC-BiLSTM的情感分析系统是由清华大学深圳国际研究生院著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0350987,属于分类,想要查询更多关于基于BERT和DC-BiLSTM的情感分析系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于BERT模型和双通道注意力的短文本情感分析方法 金华涛 （任子行网络技术股份有限公司，北京100029）摘要：语篇情绪分析是自然语言处理的热门研究内容之一，已广泛应用在很多领域.因为主题建模能够发现隐含的语义结构，所以很多学者提出了基于主题模型的情感分析模型，虽然都考虑了语篇语境，但是还缺乏对情感语境的考虑和整合...