设计应用

基于改进BERT-BiGRU模型的文本情感分类研究

作者：李芸1，2，潘雅丽1，肖冬1
发布日期：2023-02-28
来源：2023年电子技术应用第2期

0　引言

    文本情感分类[1]是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的一个重要任务。随着互联网的飞速发展，人们不仅能够从网上获取信息，还能通过各种平台随心所欲地发表包含自己主观情绪的观点和看法，例如网络购物、微博评论等。对含有丰富情感信息的文本数据进行分析具有非常重要的现实意义，它被广泛应用于产品推荐、搜索排名等领域。但由于一些平台字符长度有限，而且用户表达较随意，存在用词不规范和词语拼写错误等问题，传统的情感分类方法在许多方面表现效果差强人意，实现高效准确的自动文本情感分类方法是本文的主要研究内容。




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作者信息：

李芸1，2，潘雅丽1，肖冬1

（1.杭州电子科技大学 电子信息学院，浙江 杭州 310018；2.浙江省装备电子研究重点实验室，浙江 杭州 310018）




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文本情感分类 BERT BiGRU 注意力机制

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