针对当前情感分类模型不能充分提取短文本显著特征的问题,提出一种融合多特征和注意力机制的情感分析模型Bert-BILSTM-BIGRU-CNN.首先,使用BERT预训练语言模型进行文本表示.然后,将双向长短期记忆网络(BiLSTM),双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神经网络(CNN)模型进行集成,用于提取文本特征,并添加了自注意力机制以更好...
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 + 自注意力和一维 CNN 的框架,用于情感分类和分析,如图 1 所示。 根据实验结果表格,本文提出的模型在精确度、召回率和F1值方面分别达到了...
针对短语级别词语的极性分类,zhang提出了具有多输入和多输出的bigru模型。3.上述研究中,样本数据基本属于规则化且正式的书面文本数据,但本技术研究的网络流行语文本数据大多以无规则化形式呈现,且文本并无明显的语义结构,上述cnn与rnn的模型不能很好的处理此类文本,难以解决网络流行语上下文语境中不同的情感;且网络流行...
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...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,TextCNN)相结合的BERT-TextCNN网络模型.该模型从外卖中文短文本评论中得到更多的情感信息.最后,在外卖中文评论数据集上进行实验,对比BERT,TextCNN,BERT-TextCNN模型的准确性,稳定性和耗时程度.实验结果证明:BERT-TextCNN的准确率有提升,该方法能更准确地进行中文文本情感分析...
采用基于双向编码的语言表征模型和注意力增强的双向长短时记忆模型(BERT-Att-BiLSTM模型),对健康信息文本进行分类,实现自动识别虚假健康信息。实验结果表明,BERT-Att-BiLSTM模型可以高效地對医学信息进行分类,其中BERT模型相较于BiLSTM模型,性能提升明显;与融合Word2Vec的BiLSTM模型相比,BERT-Att-BiLSTM模型效果更佳。
使模型具有更加丰富的情感语义表达.(3)在CNN-BiLSTM-ATT模型基础上进行优化,使用文本卷积神经网络代替传统的CNN可以更好地提取文本的情感特征.同时,使用双向门限循环神经网络(BiGRU)代替长短期记忆神经网络能更准确完整捕捉文本序列中时间步距离较大词语依赖关系.最后,使用了公开数据集进行实验,验证了该模型优于其它对比...
基于BERT双通道的疫情舆论情感分类研究 该文建立了基于BERT语言模型的双通道情感分类模型,完成了评论文本情感上的自动分类.首先,利用BERT模型对输入文本进行编码.通过对BERT-TextCNN通道与BERT-BiLSTM-... 翟宁,韩国胜 - 《湘潭大学自然科学学报》 被引量: 0发表: 2022年 ...
为了减少文本情感分析方法中对分词准确性的依赖程度,同时,也为了解决一词多义的问题,提出了一种基于BERT和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的文本情感分类模型.首先,该模型... 耿海军,董赟,姜泽同,... 被引量: 0发表: 0年 一种基于BERT与LSTM,CNN融合的中文情感分析方法 本发明提供了一种基于BERT与LSTM,CNN融合的...
基于BERT双通道的疫情舆论情感分类研究 该文建立了基于BERT语言模型的双通道情感分类模型,完成了评论文本情感上的自动分类.首先,利用BERT模型对输入文本进行编码.通过对BERT-TextCNN通道与BERT-BiLSTM-... 翟宁,韩国胜 - 《湘潭大学自然科学学报》 被引量: 0发表: 2022年 ...