基于Bert-BiGRU-CNN的文本情感分析

摘要：

针对文本情感分析中区分一词多义现象和特征提取性能问题,提出了Bert-BiGRU-CNN文本情感分析模型.模型利用Bert得到动态词向量,解决了一词多义对文本情感分析的影响;通过BiGRU获取长文本序列特征,采用CNN提取局部重点特征,提高模型特征提取性能.经在酒店评论和在线购物数据集上的实验测试,将Bert、BiGRU和CNN有效结合,使文本情感分类性能比基线模型有了较好的提升,体现了Bert-BiGRU-CNN文本情感分析模型的有效性.

关键词：自然语言处理、情感分析、双向门控循环单元、卷积神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;青海省科技厅资助项目;长江学者;创新团队发展计划创新团队资助项目;青海省重点实验室项目;青海省重点实验室项目;青海省重点实验室项目;青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：519-523