【摘 要】
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近年来互联网飞速发展,大数据时代来临,人们越来越习惯于使用网络平台来获取想要的信息。用户在浏览信息的同时,也会在平台上表达自己的个人观点,比如对事件的看法或对产品的使用评价等。通过分析这些主观性评论可以挖掘到大众的情绪反应和意见。因此,情感分析被广泛应用在电商评论和网络舆情领域,具有重要研究价值。本文梳理了文本情感分析研究的主要技术,发现常用的方法是采用词典与深度学习技术结合的框架,能够在基线任务
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近年来互联网飞速发展,大数据时代来临,人们越来越习惯于使用网络平台来获取想要的信息。用户在浏览信息的同时,也会在平台上表达自己的个人观点,比如对事件的看法或对产品的使用评价等。通过分析这些主观性评论可以挖掘到大众的情绪反应和意见。因此,情感分析被广泛应用在电商评论和网络舆情领域,具有重要研究价值。本文梳理了文本情感分析研究的主要技术,发现常用的方法是采用词典与深度学习技术结合的框架,能够在基线任务中表现良好。但随着时间的推移,该方法不能很好的联系上下文语义信息,从而产生梯度消失问题。随着数据量的增大,神经网络的层数和参数量也会成倍增长,导致模型结构更加复杂,严重影响了训练速度。针对上诉问题,本文提出了基于ALBERT-SABL模型的文本情感分析方法,具体的研究内容概括如下:对于梯度消失的问题,本文研究了传统的注意力机制算法,在此基础上进行改进,提出一个改进的混合自注意力机制算法,该算法采用软、硬注意力相结合的方式,构建出双向信息增强的混合矩阵,以增加重要信息的权重。在训练效果方面,提出使用参数量较少的ALBERT预训练模型,在原有基础上修改了BERT的Masked LM任务,使其与文本情感分类任务更兼容,更有效的学习句子表示。将以上两个创新点整合到Bi LSTM模型中,形成ALBERT-SABL模型。该方法首先使用ALBERT模型训练原始数据作为词嵌入层,训练输入的词向量;然后利用隐藏层的双向神经元构建关于上下文之间的语义层级结构,提取文本的数据特征;再传递给混合自注意力机制层,计算内部词语间的依赖关系;最后在Restaurant、Laptop、Twitter数据集上进行实验。结果表明ALBERT-SABL模型比其他传统模型有更佳的表现,证明了本模型在情感分析领域具有一定的研究意义和应用价值。
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