计算机软件及计算机应用论文_基于BERT和层次化_情感读本杂志社投稿

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计算机软件及计算机应用论文_基于BERT和层次化

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文章摘要:微博情感分析旨在挖掘网民对特定事件的观点和看法，是网络舆情监测的重要内容。目前的微博情感分析模型一般使用Word2Vector或GloVe等静态词向量方法，不能很好地解决一词多义问题；另外，使用的单一词语层Attention机制未能充分考虑文本层次结构的重要性，对句间关系捕获不足。针对这些问题，提出一种基于BERT和层次化Attention的模型BERT-HAN（Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Hierarchical Attention Networks）。首先，通过BERT生成蕴含上下文语意的动态字向量；然后，通过两层BiGRU分别得到句子表示和篇章表示，在句子表示层引入局部Attention机制捕获每句话中重要的字，在篇章表示层引入全局Attention机制以区分不同句子的重要性；最后，通过Softmax对情感进行分类。实验结果表明，本文提出的BERT-HAN模型能有效提升微博情感分析的Macro F1和Micro F1值，具有较大的实用价值。

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