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...
基于BERT-BiLSTM-BiGRU-CNN的文本情感分析模型 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... 朱昆,刘姜,倪枫,... - 《建模与仿真》 被引量: 0发表: 2024年 BERT-TECNN模型的文本分类方法...
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...
基于BERT-CNN的中文评论文本情感分析 对中文酒店评论文本,CNN,BIGRU等模型无法充分获得文本上下文之间的关系,因此在情感分析上没有很好的效果.BERT模型提出后,它在文本上下文之间的关系的提取上有着很大的... 邵辉 - 《科技创新导报》 被引量: 0发表: 2021年 基于BERT与BiLSTM的中文短文本情感分析 为了减少文本情感...
其次,本文进一步针对所提出的ALBERT-wwm模型中Transformer堆叠的 不足之处进行分析。原模型文本向量输入到复杂堆叠的Transformer结构后,可 能会导致文本向量产生偏差。因此,在上文提出的模型的基础上,进一步将 ALBERT-wwm模型与聚合的方法进行融合,从而达到对句向量进行纠偏的目的。 本文在SOHU和THUCNews数据集上对于模型和...
该模型首先使用 Word2Vec框 架对文本内容进行词向量表示,然后利用 BERT预训练语言模型提取词向量的 深层动态表示,最后将其输入 BiGRU网络进行情感分类.实验结果表明,与双向 LSTM结合 Attention机制模型(W2VBiLSTMAttention)、传统卷积神经网络模 型(W2VCNN)和传统循环神经网络模型(W2VRNN)相比,本文模型的MicroF1 值...
基于BERT模型,应用21家期货公司行情预测分析文本数据,构建了期货市场投资者情绪指数;在此基础上,运用格兰杰因果检验分析了期货市场价格与市场情绪指数的相互影响作用.研究结果表明,BERT模型相较基于经典分类算法模型在各评价指标上均有约10%的提升.同时,投资者情绪指数与期货收盘价之间存在相互影响,期货收盘价对投资者情绪...
程度副词的情感语言库,提取文本句子中包含的情感信息词,从而得到每一条文本语句所对应的情感信息集合;利用bert模型构造语义信息和情感信息的词向量双输入矩阵;在隐藏层分别加入由bigru神经网络和全连接网络组成的双通道注意力的特征提取模块,增强模型捕捉情感语义的能力;将得到的深层语义信息与情感信息词向量进行融合,得到...
基于BERT的BiGRU-Attention-CNN混合模型的中文情感分析 在词嵌入层面上,中文情感分析一般是采用one-hot编码或Word2Vec方法生成词向量表征,不能很好解决一词多义的问题;在特征提取的层面上,传统深度学习模型缺少对重要特征的... 邹旺,张吴波 - 《计算机与数字工程》 被引量: 0发表: 2023年 基于BERT的双通道神经网络...