【摘 要】
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针对弹幕文本的口语化、网络化、一词多义等特点,提出BERT-wwm-BiLSTM模型以提升情感分类准确率.该模型引入BERT-wwm预训练模型,得到有关上下文信息的动态词向量,采用BiLSTM对特征进行提取,最后使用softmax进行情感分类.在自建的bilibili和腾讯视频两个弹幕数据集上进行实验,Acc、p、R、F1值等4个指标均优于其他模型,且在一词多义弹幕文本中有突出表现,证明该模型在弹幕文本情感分类中的有效性.
【机 构】
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湖北工业大学经济与管理学院,湖北武汉430068;华中科技大学武汉光电国家研究中心,湖北武汉430074
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针对弹幕文本的口语化、网络化、一词多义等特点,提出BERT-wwm-BiLSTM模型以提升情感分类准确率.该模型引入BERT-wwm预训练模型,得到有关上下文信息的动态词向量,采用BiLSTM对特征进行提取,最后使用softmax进行情感分类.在自建的bilibili和腾讯视频两个弹幕数据集上进行实验,Acc、p、R、F1值等4个指标均优于其他模型,且在一词多义弹幕文本中有突出表现,证明该模型在弹幕文本情感分类中的有效性.
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