基于MacBERT的方面级中文教学评论无监督情感分析框架

针对中文教学评论的情感分析,提出了基于预训练语言模型MacBERT的方面级中文教学评论无监督情感分析框架。首先,针对每个教学方面和情感极性,通过预训练语言模型构建语义一致的类别词表;然后,利用构建的词表和词性标签,基于重合率矩阵对训练语料库中的部分评论句进行标注;最后,利用已标注的评论句构建神经网络,通过MacBERT提取测试数据中方面类别和情感类别的联合隐藏特征,并利用抗噪声损失函数完成方面抽取和情感分类。实验结果表明,该模型在方面抽取和情感分类任务上的宏观F1值分别为78.10%和89.20%,说明该模型能够从学生反馈中准确完成方面类别抽取并确定每个评论句的情感极性。