基于ChineseBERT的双通道隐式情感分类

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：隐含情感分析是当前自然语言处理领域的热门研究方向之一.相比于传统的文本情感分析方法,隐含情感分析面临着一些挑战,例如表达方式较为隐晦、缺乏明确的情感词汇等.针对这些问题,提出一种基于ChineseBERT的双通道中文隐式情感分类模型.首先,采用嵌入汉字音形向量的ChineseBERT预训练模型来提取文本词的动态向量表征.然后,并行联合使用CNN与BiLSTM混合神经网络模型,通过嵌入自注意力机制的多尺度CNN网络捕捉文本局部特征,同时引入结合自注意力机制的BiLSTM提取文本深层次上下文信息特征,将改进后的CNN与BiLSTM进行特征拼接.最后,输入全连接层获得情感分类结果.经过实验,所设计的模型在SMP2019"拓尔思杯"数据集上Acc值达到了 82.5%,分类效果显著提升,验证了模型具有可行性和有效性.

作者：

朱士成、钱钢

展开 >

作者单位：

南京审计大学计算机学院江苏南京 211815

关键词：

隐式情感分析注意力机制 ChineseBERT 双向长短期记忆神经网络卷积神经网络

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.06.005

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(6)