基于结构-语义融合的评论文本情感分类研究OACSTPCD
A study on sentiment classification of commentary text based on structural-semantic fusion
为了解决当前部分情感分析模型片面依赖文本语义特征、忽视句法结构特征的问题,提出了一种基于结构-语义融合的情感分类模型SF-TLSTM(sentiment-fusion-tree LSTM),即将句法结构信息与语义信息进行融合,全面提取文本特征.首先,将BERT(bidirectional encoder repre-sentation from transformers)模型引入TreeLSTM(tree-structured bidirecti…查看全部>>
To solve the problem that some current sentiment analysis models unilaterally rely on textual semantic features and neglect syntactic structural features,a sentiment classification method based on structural-semantic fusion was proposed.The method fused syntactic structural information with semantic information to comprehensively extract text features.The BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)model was introduced into the TreeLSTM(Tree-…查看全部>>
马艳珍;勾智楠;池云仙;高凯
河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018河北经贸大学信息技术学院,河北石家庄 050061河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018
计算机与自动化
自然语言处理情感分类语义融合预训练模型句法结构
natural language processingsentiment classificationsemantic fusionpre-trained modelsyntactic structure
《河北工业科技》 2024 (2)
92-98,7
2024年度人文社会科学研究重大课题攻关项目(ZD202402)
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