摘要：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优势。以此为基础，本文提出一种基于预训练的（BERT）网络与卷积神经网络（CNN）相结合的BERT-CNN模型得到酒店评论中更多的情感信息。首先利用...
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...
基于上述工作,本文提出基于BERT的双通道神经网络模型的文本情感分析研究方法,该方法采用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)模型作为词嵌入层获取文本的向量表示,构建CNN与BiGRU双通道网络模型对词向量进行局部特征和全局特征的提取,利用注意力机制提高特征矩阵中关键的情感信息权重,使得分类效果更...
Word2Vec中的Skip-gram模型结合,应用在短文本分类中。证明了CNN在中文 [26] 短文本分类任务中的可行性。王东等人提出了基于同义词词林扩展的短文本分 类方法。该方法通过引入外部语义资源,来对原文本进行特征扩展,从而取得了 [27] 不错的效果。张小川等人提出使用BERT模型取得字向量和句向量,同时结合 Multi-Attent...
考虑到社交媒体的评论文本多为短文本,本文采用TextCNN对经过BERT模型的上下文信息提取输出的矩阵进行深入特征提取,进一步捕捉词组和短语的语义特征,以增强模型的表征能力。同时,TextCNN的并行计算特性提升了处理效率,其参数可调性为模型优化提供了灵活性。...
基于BERT模型的中文短文本分类算法一本文概述随着技术的飞速发展,自然语言处理NLP作为其中的重要分支,已经广泛应用于信息检索机器翻译情感分析智能问答等多个领域。在NLP中,短文本分类是一项关键任务,它涉及到从大量非结构化文本数据中提取有用
【正文语种】中文 【中图分类】TP391 【相关文献】 1.基于激活-池化增强BERT模型的在线课程评论情感分析2.基于BERT模型的景区评论情感分析3.基于Bert-BiLSTM的商品评论情感分析研究4.基于改进BERT的景点评论情感分析5.基于BERT-TextCNN的汽车评论情感分析 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
关键词：BERT模型；双通道注意力；短文本情感分析 中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1003-9767（2021）05-041-03 Short Text Sentiment Analysis Method Based on BERT and Dual Channel Attention JIN Huatao (Surfilter Network Technology Co.,Ltd.,Beijing100029,China)Abstract:Discourse sentiment analysis...
基于BERT与BiLSTM的中文短文本情感分析 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... 刘文秀,李艳梅,罗建,... - 《太原师范学院学报(自然科学版)》 被引量: 0发表: 2020年 加载更多来...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform bert模型进行文本摘要提取...