基于多任务和自注意力机制的文本微情感分析研究
杨健豪1
曾碧卿1
邓会敏2
裴枫华1
姚博文1
1.华南师范大学软件学院 佛山 5282002.广东农工商职业技术学院计算机学院 广州 510507
摘要：基于多任务和自注意力机制的文本微情感分析研究,旨在挖掘句子中涉及的(4分类、7分类、28分类)的情感,特别是挖掘句子在28分类中的微情感.现有的文献大多仍集中于粗粒度(4分类)的情感研究.而对于7分类、尤其是28分类的微情感研究极少.为了解决上述问题,并且弥补国内对于微情感(28分类)方面研究的空白,论文提出了基于多任务和自注意力机制的微情感分析模型,即通过对4分类、7分类和28分类的三个情感分析任务同时处理,以其中某一个任务为主任务(给予0.9的权重),另外两个任务作为辅助任务(分别给予0.05的权重),并共享三个任务的网络权重,以达到提升主任务模型的目标.通过实验证明,对多个相关联的不同粒度的任务进行编码层的网络共享,能够提高模型对于句子的文本特征提取能力,从而提高模型对于句子的情感识别精度,尤其是在细粒度(微)情感分类任务中.
关键词：多任务微情感自然语言处理BERT
分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2023-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2863-2866,3009 )
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