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...
为验证本文模型的有效性,使用BERT模型作为词嵌入层进行文本的向量化表示,同时为验证双通道特征提取模型与注意力机制结合的有效性,分别构建CNN-BiGRU与CNN-BiGRU-AT模型进行实验对比。在文本情感分析任务中,BiGRU、BiLSTM、TextRNN、TextCNN是情感分类中的经典模型,本文将选取上述模型进行对比实验,其模型结构如下。 (1)Bi...
(2)多语义标签融合 首先获取多种语义标签信息,具体做法是:对各个标签建立向量表,取向量,之后简单地用一个双向 GRU(BiGRU) 模型来获得深层的全局双向信息即可。 然后融合这些语义标签信息,具体做法是:将上一步骤中深层GRU双向信息都拼接起来,然后接一个全连接层来实现多语义标签信息的融合。 (3)对齐SRL token和BER...
precision、recall和f1 值都取得了较好的成绩,说明结合了cnn对文本局部特征的学习能力和bigru 对序列特征的学习能力的联合神经网络模型在关系抽取任务中表现更好。常见的 cnn-bigru神经网络的precision、recall和f1值分别为75.32%、74.89%和 72.47%。使用注意力机制att的cnn-bigru神经网络模型的precision、recall 和f1值分...
卷积神经网络通过构造人物关系数据集,将人物关系定义为14类,提出了基于Bert-BiGRU-CNN的人物关系抽取网络模型.该模型首先通过Bert预训练模型获取上下文语义信息的词向量,利用双向门限循环单元网络(BiGRU)进一步获取相关的文本特征,然后加入卷积神经网络(CNN)获取局部文本特征,最后通过全连接层加Softmax分类器进行关系分类.在...
我们引入了一种混合体系结构,将BERT与CNN和BIGRU层相结合,从而使模型可以通过卷积层和顺序依赖性通过经常性层有效地提取局部特征。 我们的方法利用多任务学习可以同时执行情感和状态分类,从而通过在两个任务之间共享信息来提高整体绩效。 我们通过证明了舆论增强的嵌入在实现细微的理解和准确的预测方面的优越性,从而明确解...
最终bigru层输出为:hg={h 1g ,h 2g ,...,h ng }。 [0097] 2、将字词融合后的向量x输入idcnn层提取特征。迭代膨胀卷积神经网络(idcnn)由多层不同膨胀宽度的dcnn网络组成,本模型采用的是4个大的相同结构的dilated cnn block拼接在一起,每个block里面是dilation width为1,2,4,8的四层dilated卷积层,卷积核...
向量表,取向量,之后简单地用一个双向 GRU(BiGRU) 模型来获得深层的全局双向信息即可。 然后融合这些语义标签信息,具体做法是:将上一步骤中深层GRU双向信息都拼接起来,然后接一个全连接层来实现...需要将子词向量映射成一个词向量。具体做法是:在子词区域使用CNN,然后进行 max pooling来提取词向量。然后将BERT out...
仍存在不足之处,通过分析文本情感分析的研究背景及现状,提出了基于Bert-BiGRU-CNN的文本情感分析方法,并设计实现了基于该模型的可视化系统,主要研究内容包括以下两个方面: (1)基于Bert-BiGRU-CNN的文本情感分析方法 本文采用基于深度学习的方法,以文本的向量表示和特征提取为研究点,提出了基于Bert-BiGRU-CNN的文本情感...