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基于XLNet的中文文本情感分析
被引量：
1
1
作者
李东金
单锐
+2 位作者
阴良魁
王芳
程宝娜
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2022年第6期547-553,共7页
针对Word2vec等静态词向量模型不能解决一词多义、传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题,本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型。首先利用XLNet表示文本特征,然后利用卷积神经网络提取文...
针对Word2vec等静态词向量模型不能解决一词多义、传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题,本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型。首先利用XLNet表示文本特征,然后利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,再利用双向门控循环单元提取文本的更深层次上下文信息,最后引入注意力机制,根据特征的重要性赋予特征不同的权重,并进行文本情感极性分析。仿真实验中将本文模型与5种常用的情感分析模型进行对比,验证了模型的准确率和优越性。
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关键词
情感分析
广义自回归预训练语言模型
卷积神经网络
双向门控循环单元
注意力机制
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职称材料
题名
基于XLNet的中文文本情感分析
被引量：
1
1
作者
李东金
单锐
阴良魁
王芳
程宝娜
机构
燕山大学理学院
中国科学院科技创新发展中心
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2022年第6期547-553,共7页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2020203105)
秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(201703A020)。
文摘
针对Word2vec等静态词向量模型不能解决一词多义、传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题,本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型。首先利用XLNet表示文本特征,然后利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,再利用双向门控循环单元提取文本的更深层次上下文信息,最后引入注意力机制,根据特征的重要性赋予特征不同的权重,并进行文本情感极性分析。仿真实验中将本文模型与5种常用的情感分析模型进行对比,验证了模型的准确率和优越性。
关键词
情感分析
广义自回归预训练语言模型
卷积神经网络
双向门控循环单元
注意力机制
Keywords
emotion analysis
XLNet
convolutional neural network
bi-directional gated recurrent unit
attention mechanism
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于XLNet的中文文本情感分析
李东金
单锐
阴良魁
王芳
程宝娜
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2022
1
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