10.3969/j.issn.1002-2279.2022.05.008
基于深度学习的网络媒体情感分析
针对目前情感分析技术在复杂语境中表达能力有限、语义关联性困难、模型分类准确率低等问题,设计出一种泛化能力更强、准确率更高的BERT-DPCNN深度学习网络媒体情感分析模型.该模型使用BERT预训练语言模型,能更好地捕捉文本长距离的依赖关系,并可解决一词多义发生混淆的问题.使用DPCNN神经网络,加深了网络深度,能够更好地捕捉长距离文本之间的相关语意.通过实验对比表明BERT-DPCNN情感分析网络模型判别准确度更高,测验结果更加贴合用户所表达的真实情绪.
深度学习、情感分析、BERT语言模型、DPCNN网络
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
2022-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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