基于改进BERT-BiGRU模型的文本情感分类研究

摘要：

针对目前网络评论文本情感分类准确性不高的问题,提出一种基于BERT和双向门控循环单元(BiGRU)的改进模型,使用能够表征文本丰富语义特征的BERT模型进行词向量表示,结合能够长期保留文本上下文关联信息的BiGRU神经网络提高模型的分类效果,并在此基础上引入注意力机制,突出文本中更能表达分类结果的情感词权重,提高情感分类的准确率.将上述模型分别在Acllmdb_v1和酒店评论两个公开数据集上进行测试,实验结果表明,该模型在中、英文文本情感分类任务中都获得了良好的性能.

关键词：文本情感分类、BERT、BiGRU、注意力机制

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14