基于改進BERT-BiGRU模型的文本情感分類研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>3481 K
標簽： 文本情感分類 BERT BiGRU
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文檔介紹：針對目前網(wǎng)絡(luò)評論文本情感分類準確性不高的問題,，提出一種基于BERT和雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）的改進模型,，使用能夠表征文本豐富語義特征的BERT模型進行詞向量表示，結(jié)合能夠長期保留文本上下文關(guān)聯(lián)信息的BiGRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模型的分類效果,，并在此基礎(chǔ)上引入注意力機制,，突出文本中更能表達分類結(jié)果的情感詞權(quán)重，提高情感分類的準確率,。將上述模型分別在Acllmdb_v1和酒店評論兩個公開數(shù)據(jù)集上進行測試,，實驗結(jié)果表明，該模型在中,、英文文本情感分類任務(wù)中都獲得了良好的性能,。
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