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融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析
被引量:
1
1
作者
胡晓丽
张于贤
黄思睿
《广西科学》
CAS
北大核心
2023年第1期187-195,共9页
准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的Chi...
准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的ChineseBERT预训练语言模型获得评论文本和方面文本的词嵌入,并采用从位置编码和内存压缩注意力两个方面改进的Transformer来表征评论文本和方面文本的语义信息。然后,使用双向注意力流学习评论文本与方面文本的关系,找出评论文本和方面文本中关键信息所对应的词语。最后,将Transformer和双向注意力流的输出同时输入到多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)中,进行信息级联和情感极性的分类输出。测试结果表明,提出的模型在两个数据集上的准确率分别为82.90%和71.08%,F1分数分别为82.81%和70.98%。
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关键词
商品评论
方面情感分析
词嵌入模型
注意力
机制
双向注意力流
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题名
融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析
被引量:
1
1
作者
胡晓丽
张于贤
黄思睿
机构
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
桂林电子科技大学商学院
桂林电子科技大学
出处
《广西科学》
CAS
北大核心
2023年第1期187-195,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62267003,61967005,U18112645)
桂林市科学研究与技术开发计划项目(2020011123)资助。
文摘
准确分类电商平台中用户评论所包含的多个方面的情感极性,能够提升购买决策的有效性。为此,提出一种融合ChineseBERT和双向注意力流(Bidirectional Attention Flow,BiDAF)的中文商品评论方面情感分析模型。首先,通过融合拼音与字形的ChineseBERT预训练语言模型获得评论文本和方面文本的词嵌入,并采用从位置编码和内存压缩注意力两个方面改进的Transformer来表征评论文本和方面文本的语义信息。然后,使用双向注意力流学习评论文本与方面文本的关系,找出评论文本和方面文本中关键信息所对应的词语。最后,将Transformer和双向注意力流的输出同时输入到多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)中,进行信息级联和情感极性的分类输出。测试结果表明,提出的模型在两个数据集上的准确率分别为82.90%和71.08%,F1分数分别为82.81%和70.98%。
关键词
商品评论
方面情感分析
词嵌入模型
注意力
机制
双向注意力流
Keywords
product reviews
aspect sentiment analysis
word embedding model
attention mechanism
bidirectional attention flow
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合ChineseBERT和双向注意力流的中文商品评论方面情感分析
胡晓丽
张于贤
黄思睿
《广西科学》
CAS
北大核心
2023
1
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