计算机应用研究

作者：张蓉,刘渊,李阳,

单位：1.江苏信息职业技术学院物联网工程学院,江苏无锡214153；2.江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122；

关键词：方面级情感分析,对比句,注意力网络,BERT模型,相对位置编码,

基金：国家自然科学基金资助项目(61972182)；江苏省高等职业教育高水平专业群建设项目(苏教职函〔2021〕1号)；江苏省职业教育教师教学创新团队资助项目(苏教办师函〔2021〕23号)；江苏高校“青蓝工程”资助项目(苏教师函〔2021〕11号)；；

方面级情感分析旨在确定评论中对特定方面的情绪极性，但目前较少研究复杂句对情感分类的影响。基于此，提出了一种基于BERT和带相对位置自注意力网络的方面级情感分析模型。首先，通过动态加权采样方法平衡对比句稀缺的问题，使模型学习到更多的对比句特征信息；其次，利用双头自注意力网络提取带相对位置的特征表示，与预训练模型得到的带绝对位置的特征表示联合训练；最后，通过标签平衡技术对模型正则化处理，稳定模型对中性样本的辨识。该模型在SemEval 2014 Task 4 Sub Task 2上进行实验，在两个数据集上的accuracy和macro-F1指标都有所提高。实验结果表明，该模型在对比句分类上是有效的，同时在整个测试集上分类也优于其他基准模型。

来源：2022年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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