RoBERTa融合BiLSTM及注意力机制的隐式情感分析OA北大核心CSTPCD
隐式情感分析是自然语言处理的研究热点之一,由于其表达隐晦且缺少显示情感词,使得传统的文本情感分析方法不再适用。针对隐式情感分析中句子语义的隐藏情感捕捉困难问题,提出了基于RoBERTa融合双向长短期记忆网络及注意力机制的RBLA模型。该模型使用RoBERTa预训练模型捕获隐式情感句中字词的语义特征,再使用双向长短期记忆网络学习句子的正反向语义信息,以捕获句子间的依赖关系,实现对文本深层次特征的提取。使用注意力机制进行情感权重计算,通过softma…查看全部>>
张军;张丽;沈凡凡;谭海;何炎祥
东华理工大学信息工程学院,南昌330013 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室,南昌330013东华理工大学信息工程学院,南昌330013南京审计大学计算机学院,南京211815南京审计大学计算机学院,南京211815武汉大学计算机学院,武汉430072
信息技术与安全科学
自然语言处理隐式情感分析RoBERTa注意力机制双向长短期记忆网络(BiLSTM)
《计算机工程与应用》 2022 (23)
P.142-150,9
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