【摘 要】
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针对特定的银行产品评论业务场景,从自然语言处理(natural language processing,NLP)的角度出发,将产品评论观点提取和评价任务分别转化为自然语言处理技术中的序列标注问题和情感分类问题,使用ERNIE(enhanced language representation with informative entities)模型进行微调来实现对银行产品评论中的银行名称、产品名、用户观点等实体的自动提取以及对评论文本的自动评价.通过在真实数据集上的验证,微调后的模型能够实现对银行产品评论观
【机 构】
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针对特定的银行产品评论业务场景,从自然语言处理(natural language processing,NLP)的角度出发,将产品评论观点提取和评价任务分别转化为自然语言处理技术中的序列标注问题和情感分类问题,使用ERNIE(enhanced language representation with informative entities)模型进行微调来实现对银行产品评论中的银行名称、产品名、用户观点等实体的自动提取以及对评论文本的自动评价.通过在真实数据集上的验证,微调后的模型能够实现对银行产品评论观点文本中实体进行自动提取和评价且效果良好.
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