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基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究
被引量：
8
1
作者
霍帅
庞春江
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期349-356,共8页
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...
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。
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关键词
情感分类
特征提取器
TRANSFORMER
多通道卷积神经网络
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题名
基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究
被引量：
8
1
作者
霍帅
庞春江
机构
华北
电力
大学(保定)
云南电网有限公司电力科学研究院研究生工作站
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期349-356,共8页
基金
云南科技项目(YNKJXM20180019,YNKJXM20191572)。
文摘
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。
关键词
情感分类
特征提取器
TRANSFORMER
多通道卷积神经网络
Keywords
Sentiment classification
Feature extractor
Transformer
Multi-channel convolutional neural network
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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发文年
被引量
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1
基于Transformer和多通道卷积神经网络的情感分析研究
霍帅
庞春江
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
8
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