基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究
文本情感分析是自然语言处理的经典领域之一.文中提出了一种基于transformer特征抽取器联合多通道卷积神经网络的文本情感分析的模型.该模型使用transformer特征提取器在传统Word2vector,Glove等方式训练的静态词向量的基础上来进行单词的分层、动态表示,针对特定数据集采用Fine-Tuning方式来进行训练有效提升了词向量的表征能力.多通道卷积神经网络考虑了不同大小范围内词序列之间的依赖关系,有效进行特征抽取并达到降维的目的,能够有效捕捉句子的上下文语义信息,使模型捕获更多的语义情感信息,提升文本的语义表达能力,通过Softmax激活函数达成情感倾向分类的目标.模型分别在IMDb和SST-2电影评论数据集上进行实验,测试集上准确率达90.4%和90.2%,这明所提模型较传统词嵌入结合CNN或RNN的模型在分类精确度上有了一定程度的提升.
情感分类、特征提取器、Transformer、多通道卷积神经网络
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
云南科技项目;云南科技项目
2021-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
349-356