文档名：基于BERT的多信息融合方面级情感分析模型
摘要：方面级情感分析任务旨在判断文本语句不同方面的情感极性,是自然语言处理领域的热点任务之一.当前基于BERT的方面级情感分析方法大多仅将其作为预训练词嵌入工具,没有充分利用其本身的语义提取能力和任务处理能力,在利用句法及方面词位置等信息时,常忽略了不同外部信息的关联性.针对上述问题,提出一种基于BERT的多信息融合网络模型.首先,构建基于BERT词嵌入的主路径和辅路径,辅路径可以避免对词嵌入特征产生干扰;其次,在辅路径下,根据文本语句的句法依存树和多信息融合算法让不同词语与方面词的句法距离、位置距离等信息产生交互;最后,使用卷积神经网络和注意力机制将主路径与辅路径的特征融合.3个数据集的实验结果表明,提出的模型是有效的.
Abstract：Aspect-levelsentimentanalysisaimstodeterminethesentimentpolarityofdifferentaspectsofatextsentence,whichisoneofthehottasksinthefieldofnaturallanguageprocessing.MostofthecurrentBERT-basedaspect-levelsentimentanalysismethodsonlyuseitasapre-trainedwordembeddingtool,withoutmakingfulluseofitsownsemanticextractioncapabilitiesandtaskprocessingcapabilities,andoftenignorethecorrelationofdifferentexternalinformationwhenusinginformationsuchassyntaxandaspectwordposition.Tosolvetheaboveproblems,thispaperproposesamulti-informationfusionnetworkmodelbasedonBERT.Firstly,themainpathandauxiliarypathbasedonBERTwordembeddingareconstructed,andtheauxiliarypathcouldavoidinterferencewiththewordembeddingfeatures.Secondly,undertheauxiliarypath,thesyntacticdistance,positiondistanceandotherinformationbetweendifferentwordsandas-pectwordsareinteractedaccordingtothesyntacticdependencytreeofthetextsentenceandthemulti-informationfusionalgorithm.Finally,convolutionalneuralnetworkandattentionmechanismareusedtofusethefeaturesofthemainpathandtheauxiliarypath.Experimentalresultsonthreedatasetsshowthattheproposedmodeliseffective.
作者：张孝峰 陶宏才Author：ZHANGXiaofeng TAOHongcai
作者单位：西南交通大学计算机与人工智能学院,四川成都611756
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 39(4)
分类号：TP391.1
关键词：方面级情感分析 句法依存树 BERT 多信息融合
Keywords：aspect-levelsentimentanalysis syntacticdependencytree BERT multi-informationfusion
机标分类号：TP391F724.6H319.3
在线出版日期：2024年7月16日
基金项目：国家自然科学基金基于BERT的多信息融合方面级情感分析模型[
期刊论文] 成都信息工程大学学报--2024, 39(4)张孝峰 陶宏才方面级情感分析任务旨在判断文本语句不同方面的情感极性,是自然语言处理领域的热点任务之一.当前基于BERT的方面级情感分析方法大多仅将其作为预训练词嵌入工具,没有充分利用其本身的语义提取能力和任务处理能力,在利用...参考文献和引证文献
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