结合BERT和BiSRU-AT的中文文本情感分类

针对传统语言模型的词向量表示无法解决多义词表征的问题,以及现有情感分析模型不能充分捕获长距离语义信息的问题,提出了一种结合BERT和BiSRU-AT的文本情感分类模型BERT-BiSRU-AT。首先用预训练模型BERT获取融合文本语境的词向量表征;然后利用双向简单循环单元(BiSRU)二次提取语义特征和上下文信息;再利用注意力机制对BiSRU层的输出分配权重以突出重点信息;最后使用Softmax激励函数得出句子级别的情感概率分布。实验采用中文版本的推特数据集和酒店评论数据集。实验结果表明,结合BERT和BiSRU-AT的文本情感分析模型能够获得更高的准确率,双向简单循环模型和注意力机制的引入能有效提高模型的整体性能,有较大的实用价值。