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基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析研究

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为了高效监管舆论环境、加强网络舆情引导,提出一种基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析方法.使用LERT预训练语言模型进行语义分析,通过BiGRU和TextCNN双通道结构获取文本信息,将双通道处理结果输入分类层获得情感分析结果.实验表明,该模型方法的正确率和F1值分别达到92.09%和94.38%,优于其他深度学习模型.
Research on sentiment analysis of microblog comments based on LERT and dual channel model

sentiment analysisLERTpre-training language modeldual channeldeep learning

荀竹

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湖北工业大学理学院,湖北 武汉 430068

情感分析 LERT 预训练语言模型 双通道 深度学习

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.10.017

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(10)
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