摘要
文章旨在通过融合BERT和BiLSTM模型,提出了一种新的方面级情感分类方法,以提高情感分析的准确性和深度.目的是为了更好地捕捉和理解细粒度情感表达,特别是针对特定方面的情感倾向.首先采用BERT模型提取的深层语义特征,然后利用BiLSTM网络编码词向量,学习并提取全局特征,包括捕捉前后文中的依赖关系,从而有效地编码每个词元的上下文信息.此外,研究中引入指针生成网络(Span)作为输出层,以提高分类的精确性.实验结果显示,模型在方面级情感分类任务上,相比现有技术显示出更高的准确率和F1得分.所提出的模型通过深度融合BERT和BiLSTM,有效地提升了模型对复杂情感的处理能力和精确度,证明了其在情感分析中的应用价值和潜力.
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