在对电商评论进行情感分析中,为了使提取的情感特征能够更多地捕获句子中的情感信息,提出了一种基于预训练的Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)网络与卷积神经网络(CNN)相结合的BERT-CNN网络模型。首先利...在对电商评论进行情感分析中,为了使提取的情感特征能够更多地捕获句子中的情感信息,提出了一种基于预训练的Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)网络与卷积神经网络(CNN)相结合的BERT-CNN网络模型。首先利用BERT结构表达句子语义作为文本向量,然后通过卷积神经网络抽取句子的局部特征,通过在有标签的京东某手机评论数据集上的实验,表明该方法在该领域具有良好的性能。展开更多
文摘在对电商评论进行情感分析中,为了使提取的情感特征能够更多地捕获句子中的情感信息,提出了一种基于预训练的Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)网络与卷积神经网络(CNN)相结合的BERT-CNN网络模型。首先利用BERT结构表达句子语义作为文本向量,然后通过卷积神经网络抽取句子的局部特征,通过在有标签的京东某手机评论数据集上的实验,表明该方法在该领域具有良好的性能。