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-BiGRU-CNN的文本情感分析可视化系统是由才智杰著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0278882,属于分类,想要查询更多关于基于Bert-BiGRU-CNN的文本情感分析可视化系统著作的著作权信息就到天眼查官网!