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深度学习在情感分析中的应用研究

Research on the application of deep learning in sentiment analysis
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摘要 针对自然语言处理领域中的情感分析问题,总结了情感分析研究的背景和现状,详细阐述了该情感分析模型的设计和实现过程,设计了一个基于深度神经网络架构的情感分析模型,通过BERT对所提出的模型进行预训练,对实验结果进行了分析与讨论,并提出了未来工作中可能的改进方向。该研究为自然语言处理领域中情感分析问题的解决提供了新的思路和有效的理论支持。 Aiming at sentiment analysis in the field of natural language processing(NLP),the background and current situation of sentiment analysis research are summarized,the design and implementation process of the sentiment analysis model are elaborated,and an emotion analysis model based on deep neural network architecture is designed.The proposed model is pre‑trained by BERT,the experimental results are analyzed and discussed,and possible improvement directions in future work are proposed.This study provides a new idea and effective theoretical support for the solution of sentiment analysis problems in the field of NLP.
作者 于营 贾树文 高华玲 Yu Ying;Jia Shuwen;Gao Hualing(School of Information and Intelligence Engineering,University of Sanya,Sanya 572022,China;Academician Chen Guoliang Team Innovation Center,University of Sanya,Sanya 572022,China;Saxo Fintech Business School,University of Sanya,Sanya 572022,China)
出处 《现代计算机》 2023年第17期45-48,共4页 Modern Computer
基金 海南省自然科学基金(621QN270) 海南省高等学校教育教学改革研究项目(Hnjg2023ZD-44) 三亚学院课程考核改革试点项目(SYJGKH2022102)。
关键词 自然语言处理 情感分析 BERT 神经网络 NLP sentiment analysis BERT neural network
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