基于BERT的不完全数据情感分类

来源 :计算机应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：xcn1980

【摘要】

：

不完全数据,如社交平台的互动信息、互联网电影资料库中的影评内容,广泛存在于现实生活中。而现有情感分类模型大多建立在完整的数据集上,没有考虑不完整数据对分类性能的影响。针对上述问题提出基于BERT的栈式降噪神经网络模型,用于面向不完全数据的情感分类。该模型由栈式降噪自编码器(SDAE)和BERT两部分组成。首先将经词嵌入处理的不完全数据输入到SDAE中进行去噪训练,以提取深层特征来重构缺失词和错误词

【作者】

：

罗俊陈黎飞

【机构】

：

福建师范大学数学与信息学院,数字福建环境监测物联网实验室（福建师范大学）

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

不完全数据情感分类 BERT 栈式降噪自编码器预训练模型 incomplete data sentiment classification BERT(Bid

【基金项目】

：

福建省自然科学基金资助项目(2015J01238),福建师范大学创新团队项目(IRTL1704)

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