基于改進(jìn)BERT-BiGRU模型的文本情感分類(lèi)研究
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>3481 K
標(biāo)簽： 文本情感分類(lèi) BERT BiGRU
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文檔介紹：針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本情感分類(lèi)準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題，提出一種基于BERT和雙向門(mén)控循環(huán)單元（BiGRU）的改進(jìn)模型，使用能夠表征文本豐富語(yǔ)義特征的BERT模型進(jìn)行詞向量表示，結(jié)合能夠長(zhǎng)期保留文本上下文關(guān)聯(lián)信息的BiGRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模型的分類(lèi)效果，并在此基礎(chǔ)上引入注意力機(jī)制，突出文本中更能表達(dá)分類(lèi)結(jié)果的情感詞權(quán)重，提高情感分類(lèi)的準(zhǔn)確率。將上述模型分別在Acllmdb_v1和酒店評(píng)論兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在中、英文文本情感分類(lèi)任務(wù)中都獲得了良好的性能。
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