基于文本筛选与BERT改进的长文本方面级情感分析

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简介：
本研究提出了一种结合文本筛选和改进版BERT模型的方法，专门用于长文本中的方面级情感分析，旨在提升分析的准确性和效率。情感分析的目标是识别文本在不同方面的感情倾向。对于长篇幅的方面级情感分析而言，由于存在冗余性和噪声大的问题，现有的方法难以充分提取出与特定方面相关的特征信息，并且分类不够准确；此外，在粗粒度和细粒度两种分层的数据集中，当前的方法未能充分利用粗粒度级别的数据信息。为解决这些问题，我们提出了一种基于文本筛选技术和改进BERT模型的算法——TFN+BERT-Pair-ATT。该方法首先通过长短时记忆网络（LSTM）与注意力机制结合构建了一个文本筛选网络（TFN），用于从长篇文本中直接挑选出和粗粒度方面相关的句子。随后，这些选中的句子按照顺序组合起来，并且根据细粒度方面的信息一起输入到在BERT模型基础上增加了注意力层的BERT-Pair-ATT模块进行特征提取。最后通过Softmax函数完成情感分类任务。实验结果表明，在验证集上的评价指标上，与GCAE（带有方面嵌入的门控卷积网络）和IAN（交互式注意网络）等经典模型相比，该算法分别提高了3.66%和4.59%，并且相较于原始BERT模型也有0.58%的进步。

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基于文本筛选与BERT改进的长文本方面级情感分析

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本研究提出了一种结合文本筛选和改进版BERT模型的方法，专门用于长文本中的方面级情感分析，旨在提升分析的准确性和效率。情感分析的目标是识别文本在不同方面的感情倾向。对于长篇幅的方面级情感分析而言，由于存在冗余性和噪声大的问题，现有的方法难以充分提取出与特定方面相关的特征信息，并且分类不够准确；此外，在粗粒度和细粒度两种分层的数据集中，当前的方法未能充分利用粗粒度级别的数据信息。为解决这些问题，我们提出了一种基于文本筛选技术和改进BERT模型的算法——TFN+BERT-Pair-ATT。该方法首先通过长短时记忆网络（LSTM）与注意力机制结合构建了一个文本筛选网络（TFN），用于从长篇文本中直接挑选出和粗粒度方面相关的句子。随后，这些选中的句子按照顺序组合起来，并且根据细粒度方面的信息一起输入到在BERT模型基础上增加了注意力层的BERT-Pair-ATT模块进行特征提取。最后通过Softmax函数完成情感分类任务。实验结果表明，在验证集上的评价指标上，与GCAE（带有方面嵌入的门控卷积网络）和IAN（交互式注意网络）等经典模型相比，该算法分别提高了3.66%和4.59%，并且相较于原始BERT模型也有0.58%的进步。

基于Bert的文本情感分类

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本研究采用BERT模型进行文本情感分类，通过优化预训练模型参数及调整微调策略，显著提升了多种数据集上的分类准确率。这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，所用的模型为BERT-base基础版本模型。

基于BERT的跨语言文本情感分析

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本研究提出了一种基于BERT模型的跨语言文本情感分析方法，旨在克服不同语种间的情感表达差异，提升多语言环境下的文本理解精度和效率。社交媒体在现代人的交流中扮演着重要角色，在英语国家里推特被广泛用于表达情感；在中国则有微博作为类似工具。这些平台上的用户通过简短的文字来传达他们的情感状态，因此设计一种能够对多种语言进行情感分类的系统显得尤为重要。然而，实现这一目标面临着诸多挑战：首先是对讽刺语句的理解问题，例如“交通警察因未支付停车费而吊销了他的驾照”这样的句子；其次是在特定领域内如何准确判断情绪的问题，比如“我家里的电脑散热声音很大”，这在技术讨论中是负面的评价，在其他情境下则可能只是描述事实。此外，网络流行语也会对情感分析产生影响，它们的意义往往会在文本被分词后发生改变。为了克服这些问题并防止误判，通常需要人工干预来校正模型的理解偏差；另外由于社交媒体上的帖子普遍较短且信息不完整，这会进一步增加歧义或引用错误的可能性。传统上结合统计和规则的方法在这种情况下表现不佳，而深度学习强大的特征提取能力为解决上述问题提供了新的可能。 2018年10月，谷歌提出了BERT模型，该模型整合了LSTM等技术，在处理自然语言任务中展现了出色的能力，并有望改善多语种情感分析的现状。

基于BERT的文本情绪分析

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本研究采用BERT模型进行文本情绪分析，通过预训练语言模型捕捉文本深层语义特征，提高情绪分类准确度。中文文本情感分析可以使用多种模型进行处理，包括BERT和ERNIE模型。对于BERT模型： - 训练测试：执行命令 `python main.py --model bert` - 使用训练好的BERT模型预测新数据：执行命令 `python predict.py --model bert --predict your sentence` 对于ERNIE模型： - 训练测试：执行命令 `python main.py --model ERNIE` - 使用训练好的ERNIE模型预测新数据：执行命令 `python predict.py --model ERNIE --predict your sentence`

基于BERT的情感文本分类源码

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本项目提供了一个基于BERT模型的情感分析代码库，用于对各类文本进行情感分类。通过深度学习技术，有效提升情感识别准确率。使用BERT进行文本情感分类的源码可以提供一个高效的方法来分析和理解文本中的情绪倾向。这种方法利用了预训练语言模型的强大功能，能够准确地捕捉到不同表达方式背后的情感色彩。通过微调BERT模型，我们可以针对特定任务优化其性能，使其在实际应用中更加有效。

基于BERT的旅游文本情感分析分类代码

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本项目采用BERT模型对旅游评论进行情感分析，旨在通过深度学习技术准确识别和分类用户反馈的情感倾向，为旅游业提供数据支持。 BERT在旅游文本情感分析中的应用有数据和代码可供直接运行。

基于BERT模型的文本情感分析系统源码.zip

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本资源提供了一个基于BERT预训练模型的情感分析系统源代码，适用于进行中文文本的情感倾向性分析研究与应用开发。 ## 项目简介本项目是一个基于BERT模型的文本情感分析系统，旨在通过深度学习技术实现对中英文文本的情感分类。该系统不仅包含了模型训练的过程，还提供了测试方法及使用指南，方便用户进行情感分析。 ## 项目的主要特性和功能 1. 使用预训练的BERT模型：该项目采用了在大量无标注数据上进行了预训练的BERT模型，能够有效提取文本特征，提高情感分析的准确性。 2. 中英文支持：系统包含了对中、英两种语言的情感分析功能，并提供了分别针对这两种语言处理的独立模型。 3. 命令行测试方式：用户可以通过命令行进行测试，项目提供了一个方便的测试脚本，只需输入测试文件和模型路径即可完成情感分析任务。 4. 简单易用的API接口：该项目还提供了简洁明了的API接口供用户调用，以实现对文本的情感分析。 ## 安装使用步骤 1. 安装依赖根据项目提供的bert.yaml文件创建对应的环境，并安装所有必需的软件包。

基于BERT-BiLSTM-BiGRU和CNN的文本情感分析模型.pdf

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本文提出了一种结合BERT、BiLSTM、BiGRU及CNN技术的情感分析模型，旨在提升对复杂文本数据的情感识别精度。本段落介绍了一种基于深度学习技术的新型文本情感分析模型，该模型融合了BERT、BiLSTM、BiGRU和CNN四种神经网络架构的优势。这些技术结合使用旨在提高处理与理解复杂文本数据时的准确性和效率。文章首先详细介绍了由Google AI开发并用于预训练语言表示的双向编码器表示从转换器（BERT）模型，该模型能够有效捕捉上下文中的词间关系，从而解析复杂的双向语义联系。在本段落中，BERT被用来提取丰富的文本特征，并为后续网络提供必要的语义信息。接着，文章探讨了BiLSTM和BiGRU的特点。这两种技术擅长处理序列数据，在时间轴上进行双向的信息传递能力使它们非常适合捕捉情感极性等随时间变化的动态特性。在本段落提出的模型中，这两者作为文本特征提取器发挥作用。此外，卷积神经网络（CNN）因其在图像分析中的出色表现而被引入到文本数据处理之中。它通过局部特征和模式识别来捕捉关键信息，在该框架内用于增强情感表达的理解能力。文章进一步阐述了如何将上述四种模型整合为一个多层深度学习架构以进行有效的文本情感分析，每个组件都从不同视角对文本内容进行全面解析，并在训练过程中优化整体性能。此模型不仅关注语义和上下文关系的识别，还考虑到了时间序列上的动态变化以及局部关键信息的提取。这种综合方法使得该模型能够在多种情感分析任务中表现出色。此外，文章也讨论了如何利用预训练好的BERT进行微调，并协调BiLSTM、BiGRU与CNN之间的信息传递过程，同时提出了解决可能遇到的数据过拟合和参数优化等问题的具体策略。综上所述，基于融合技术的文本情感分析模型在理论研究及实际应用中都具有重要的价值。通过结合当前深度学习领域的先进成果，本段落为这一领域提供了高效且结构合理的解决方案。

【Bert、T5、GPT】微调transformers进行文本分类和情感分析

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本项目探讨了利用预训练模型BERT、T5及GPT通过微调技术应用于文本分类与情感分析任务的方法，旨在提升自然语言处理中的性能表现。这是一个情感分类项目，涉及对emotion数据集的处理与分析，并将其分词为模型输入形式。主要步骤是加载一个文本分类预训练模型，在该数据集上进行fine-tuning操作。然后评估训练好的模型效果，包括F1、Precision和Recall等指标。在本次任务中使用了distilbert-base-uncased这一轻量级的Distill版本BERT模型（相对于原始BERT而言）。此版本结构更简单，并且参数数量较少：原版 bert-base-uncased 参数量为 109,482,240，而 distilbert-base-uncased 的参数量仅为66,362,880。在训练过程中，默认情况下trainer会自动开启torch的多GPU模式。`per_device_train_batch_size`用于设置每个GPU上的样本数量。为了充分利用多个GPU的性能，在配置时尽量使各GPU之间的计算能力接近，以避免最终的速度受限于最慢的那个GPU。例如，如果一个快速的GPU处理一个batch需要5秒，则应该根据实际情况调整其他设备的相关参数来优化整体训练效率。