【摘 要】
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针对传统语言模型无法直接提取句子的双向语义特征,导致情感分类准确率较低的情况,提出一种结合预训练语言模型ALBERT、BiLSTM以及Attention机制的微博评论情感分析模型ALBERT-BiLSTM-Att.在公开数据集weibo_senti_100k上,经过五折交叉验证实验,ALBERT-BiLSTM-Att模型的准确率达到93.30％.
【机 构】
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南京审计大学信息工程学院,江苏 南京 211815
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针对传统语言模型无法直接提取句子的双向语义特征,导致情感分类准确率较低的情况,提出一种结合预训练语言模型ALBERT、BiLSTM以及Attention机制的微博评论情感分析模型ALBERT-BiLSTM-Att.在公开数据集weibo_senti_100k上,经过五折交叉验证实验,ALBERT-BiLSTM-Att模型的准确率达到93.30％.
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