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...
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...
27提出了一个基于BERT的双通道混合神经网络,该神经网络将CNN和Bilstm与注意力机制集成在一起,从而显着改善了酒店评论数据集的情感分析,达到了92.35%的精度。另一方面,Dimple Tiwari和Nagpal28介绍了富含知识的混合变压器Keaht,用于分析与Covid-19和Farmer抗议活动相关的情感,并结合了LDA主题建模和BERT,展示了其处理...
LSTM结合多头自注意力模型可见本人的上上篇博客,本文将结合RoBERTa - LSTM - 多头自注意力(Muti-Attention)三者建立分类模型(在跑实验的时候可以设置为BiLSTM或者BiGRU)。 上文说到,RoBerta有两个输出,一个是[CLS]的输出,可作为文本的句嵌入,另一个是序列输出(sequence output),可视为文本的字嵌入,那么我们能不能...
BERT-BiGRU-CRF:使用BiGRU替代BiLSTM,同样用于特征提取和序列标注。 BERT-TextCNN-CRF:在BERT和CRF之间加入TextCNN层,用于特征提取。 应用场景 命名实体识别:如金融实体抽取、法律文档实体识别等。 关系抽取:识别文本中实体之间的关系。 文本分类:用于情感分析、主题分类等任务。
针对目前网络评论文本情感分类准确性不高的问题 ,提出一种基于 BERT 和双向门控循环单元(BiGRU)的改进模型 ,使用能够表征文本丰富语义特征的 BERT 模型进行词向量表示 ,结合能够长期保留文本上下文关联信息的 BiGRU 神经网络提高模型的分类效果 ,并在此基础上引入注意力机制 ,突出文本中更能表达分类结果的情感词权重 ...
BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别应用 引言 本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的...
本文以果壳网“流言百科”上的健康相关信息为研究对象,采用基于双向编码的语言表征模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)和注意力增强的双向长短时记忆模型(Attention-Based Bidirectional LSTM,Att-BiLSTM),对健康信息文本进行分类,实现对虚假健康信息的自动识别。
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...