DOI: 10.12187/2020.05.011
基于BERT和BiGRU的在线评论文本情感分类研究
姚妮
高政源
娄坤
朱付保
1.郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,河南 郑州4500012.郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,河南 郑州4500013.郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,河南 郑州4500014.郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,河南 郑州450001
摘要：针对互联网用户在线评论文本情感分类不准确的问题,提出一种基于BERT和BiGRU的在线评论文本情感分类模型.该模型首先使用Word2Vec框架对文本内容进行词向量表示,然后利用BERT预训练语言模型提取词向量的深层动态表示,最后将其输入BiGRU网络进行情感分类.实验结果表明,与双向LSTM结合Attention机制模型(W2V-BiLSTM-Attention)、传统卷积神经网络模型(W2V-CNN)和传统循环神经网络模型(W2V-RNN)相比,本文模型的MicroF1值最高(0.91),分类效果最好.
关键词：深度学习情感分类BERTWord2VecBiGRU
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：河南省科技发展计划项目(202102210384)郑州轻工业大学众创空间孵化项目(2019ZCKJ228)
论文发表日期：2020-10-15
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：7( 80-86 )
英文信息