基于改進BERT-BiGRU模型的文本情感分類研究 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大小:3481 K | |
標簽: 文本情感分類 BERT BiGRU | |
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文檔介紹:針對目前網(wǎng)絡評論文本情感分類準確性不高的問題,提出一種基于BERT和雙向門控循環(huán)單元(BiGRU)的改進模型,使用能夠表征文本豐富語義特征的BERT模型進行詞向量表示,結(jié)合能夠長期保留文本上下文關聯(lián)信息的BiGRU神經(jīng)網(wǎng)絡提高模型的分類效果,并在此基礎上引入注意力機制,突出文本中更能表達分類結(jié)果的情感詞權(quán)重,提高情感分類的準確率。將上述模型分別在Acllmdb_v1和酒店評論兩個公開數(shù)據(jù)集上進行測試,實驗結(jié)果表明,該模型在中、英文文本情感分類任務中都獲得了良好的性能。 | |
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