【摘 要】
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随着科技的不断发展,数字化信息给人们带来很大的价值,不仅可以帮助商家发现商品的不足,还能帮助消费者选择心仪的商品.当数据量不断增长时,传统的情感分析方法已无法满足海量数据的处理,且效果过于依赖人工特征.本文以情感分析的主流研究方法和BERT预训练模型为背景,结合情感词典和深度学习对中文文本进行情感分析.首先结合BERT词向量和情感词典作为句子的特征矩阵;其次利用一维卷积层提取文本信息的特征,压缩词
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随着科技的不断发展,数字化信息给人们带来很大的价值,不仅可以帮助商家发现商品的不足,还能帮助消费者选择心仪的商品.当数据量不断增长时,传统的情感分析方法已无法满足海量数据的处理,且效果过于依赖人工特征.本文以情感分析的主流研究方法和BERT预训练模型为背景,结合情感词典和深度学习对中文文本进行情感分析.首先结合BERT词向量和情感词典作为句子的特征矩阵;其次利用一维卷积层提取文本信息的特征,压缩词向量的维度,再使用CNN和双向门控递归单元（Bi GRU）网络获取评论中的主要情感特征和上下文特征;最后通过注意机制进行加权,对加权后的情感特征进行分类,并与其它的模型结果进行对比实验.根据实验结果得出,本文提出的词向量拼接情感词典的效果比运用情感词典对词向量进行加权的效果好,并且在CNN前增加一维卷积层能够对学习词向量特征起到很好的作用,最终得到的模型的准确率和F1分数分别为94.67%、94.65%,比SLCABG模型效果提升了超过1%.
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