【摘 要】
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随着计算机科学技术的不断发展和互联网的逐渐普及,各类社交媒体平台数量逐渐增多,短文本数据呈指数级的态势不断增长。研究者们对短文本进行情感分析的研究热度不断提高。本文对文本预训练模型和神经网络进行研究,通过BERT模型对输入的文本数据进行向量化表示,构建深度神经网络对词向量进行训练和优化,设计并实现了BERT-CNN-Bi GRU和BERT-GAT两个中文情感分析模型。针对目前的情感分析模型不能结合
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随着计算机科学技术的不断发展和互联网的逐渐普及,各类社交媒体平台数量逐渐增多,短文本数据呈指数级的态势不断增长。研究者们对短文本进行情感分析的研究热度不断提高。本文对文本预训练模型和神经网络进行研究,通过BERT模型对输入的文本数据进行向量化表示,构建深度神经网络对词向量进行训练和优化,设计并实现了BERT-CNN-Bi GRU和BERT-GAT两个中文情感分析模型。针对目前的情感分析模型不能结合文本局部特征信息和上下文关联语义信息的问题,本文提出了BERT-CNN-Bi GRU复合网络情感分析模型。该模型首先通过BERT预训练模型对中文微博数据集中的数据进行向量化表示,利用Text CNN和Bi GRU网络对输出的词向量进行训练,两个网络的输出再通过注意力机制进行加权求和,从而把Text CNN网络提取局部特征信息的能力与Bi GRU网络提取上下文关联信息的能力结合,最后使用全连接层进行分类。实验显示,本文提出的BERT-CNN-Bi GRU模型在中文微博数据集上的分类准确率和F1值分别为0.9683和0.9681,相比其它模型有明显的优势。针对传统神经网络无法提取文本内部结构信息、在情感极性较为复杂的数据集上分类效果降低的问题,本文提出了一种基于多层级文本异构图的BERT-GAT中文情感分析模型。该模型对中文短文本数据集中的整句进行结构拆分并构造“整句—分句—词”的多层级文本异构图,利用图注意力网络训练提取多层级异构图中的结构信息,通过自注意力机制将该结构信息与BERT输出的整句语义表示信息进行融合,得到增强后的文本语义表示信息并用于最后的分类。实验显示,相比其它模型,本文提出的BERT-GAT模型在酒店评论数据集上的分类准确率提高了1.9个百分点。
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