期刊专题

10.11896/jsjkx.200800116

基于高效Transformer的中文在线课程评论方面情感分析

引用
准确挖掘在线课程评论中蕴涵的情感信息对在线课程的健康发展极具价值.现有中文在线课程评论情感分析研究大多为分析整条评论句子情感极性的粗粒度模型,无法准确表达课程评论句子中各个方面的细粒度情感.为此,提出一种基于高效Transformer的中文在线课程评论方面情感分析模型.首先,通过ALBERT预训练模型获得评论文本方面和上下文的动态字向量编码;然后,采用可以并行输入字向量的高效Transformer分别对课程评论文本的方面和上下文进行语义表征;最后,使用交互注意机制交互地学习课程评论文本中方面和上下文的重要部分,并输入方面和上下文的最终表示到情感分类层进行在线课程评论情感极性预测.在中国MOOC网真实数据集上的实验结果表明,高效Transformer中文在线课程评论方面情感分析模型与基线模型相比,在更低的时间开销下准确率达到了80%以上.

在线课程、课程评论、方面情感分析、预训练语言模型、注意力机制

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

2021-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

264-269

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

48

2021,48(z1)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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