【摘 要】
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情感分析是自然语言处理的热门研究内容之一。文本情感分析方法主要分为三类:基于情感词典的情感分析、基于机器学习的情感分析及基于深度学习的情感分析。其中,基于深度学习
【机 构】
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大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学信息学院,不详
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情感分析是自然语言处理的热门研究内容之一。文本情感分析方法主要分为三类:基于情感词典的情感分析、基于机器学习的情感分析及基于深度学习的情感分析。其中,基于深度学习的情感分析步骤为:文本预处理、生成词向量、送入深度模型进行训练。针对传统的词向量生成方式不能很好地捕捉文本的双向语义特征,BERT预训练模型通过真正的双向模型可以捕捉到文本的更完整的特征。本文在此基础上设计并建立BERT+Bi-LSTM+Attention情感分析模型,在商品评论数据集上对其情感倾向性进行分析。与传统的情感词典、Bi-LSTM+A
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