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基于RoBERTa与句法信息的中文影评情感分析 被引量：3
1
作者 陈钰佳 郑更生 肖伟 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第18期7844-7851,共8页
细粒度情感分析是自然语言处理的关键任务之一,针对现有的解决中文影评情感分析的主流方案一般使用Word2Vector等预训练模型生成静态词向量,不能很好地解决一词多义问题,并且采用CNN池化的方式提取文本特征可能造成文本信息损失造成学... 细粒度情感分析是自然语言处理的关键任务之一,针对现有的解决中文影评情感分析的主流方案一般使用Word2Vector等预训练模型生成静态词向量,不能很好地解决一词多义问题,并且采用CNN池化的方式提取文本特征可能造成文本信息损失造成学习不充分,同时未能利用文本中包含的长距离依赖信息和句子中的句法信息。因此,提出了一种新的情感分析模型RoBERTa-PWCN-GTRU。模型使用RoBERTa预训练模型生成动态文本词向量,解决一词多义问题。为充分提取利用文本信息,采用改进的网络DenseDPCNN捕获文本长距离依赖信息,并与Bi-LSTM获取到的全局语义信息以双通道的方式进行特征融合,再融入邻近加权卷积网络(proximity-weighted convolutional network,PWCN)获取到的句子句法信息,并引入门控Tanh-Relu单元(gated Tanh-Relu unit,GTRU)进行进一步的特征筛选。在构建的中文影评数据集上的实验结果表明,提出的情感分析模型较主流模型在性能上有明显提升,其在中文影评数据集上的准确率达89.67%,F 1达82.51%,通过消融实验进一步验证了模型性能的有效性。模型能够为制片方未来的电影制作和消费者的购票决策提供有用信息,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 中文影评 情感分析 RoBERTa预训练模型 邻近加权卷积 门控Tanh-Relu单元
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面向中文短影评的分类技术研究 被引量：4
2
作者 马丽菲 莫倩 杜辉 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期52-57,共6页
针对电影影评语句短小、特征矩阵稀疏问题,提出一种利用本体扩展特征矩阵的方法。首先通过传统与新型文本分类方法的比较和分析,发现适合中文短影评的分类方法,并通过试验证明决策树的短文本分类效果优于SVM、Bayes和KNN等文本分类方法... 针对电影影评语句短小、特征矩阵稀疏问题,提出一种利用本体扩展特征矩阵的方法。首先通过传统与新型文本分类方法的比较和分析,发现适合中文短影评的分类方法,并通过试验证明决策树的短文本分类效果优于SVM、Bayes和KNN等文本分类方法,然后进一步利用决策树分类本体扩展后的特征向量。试验表明,基于本体扩展的中文短影评的分类效果比传统的分类效果提高3%,查准率达到90.1%。 展开更多
关键词 中文短影评 分类 决策树 本体
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