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题名基于ALBERT-CNN的外卖评论情感分析
被引量：2
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作者
胡胜利
张丽萍
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《现代信息科技》
2022年第10期157-160,共4页
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基金
安徽理工大学2020年研究生创新基金:项目(2020CX2071)。
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文摘
为了解决如何获取文本的位置信息和捕获文本中更多情感信息的问题,利用一种结合ALBERT模型和卷积神经网络CNN的外卖评论情感分析模型ALBERT-CNN的方法。首先,ALBERT对文本词向量表示,获得文本动态特征表示;其次,利用卷积神经网络CNN对特征进行训练,有效获取更丰富的局部信息;最后,对ALBERT和CNN进行融合后提取的特征通过Softmax函数对外卖评论文本进行情感分类,并使用R_Drop对模型进行正则化。实验结果表明,与传统模型相比,使用了R_Drop的ALBERT-CNN模型的精确度P、召回率R和F1值均有提高。
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关键词
外卖评价
评论文本
情感分析
ALBERT-CNN模型
R_Drop
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Keywords
takeout evaluation
comment text
emotion analysis
ALBERT-CNN model
RDrop
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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