计算机软件及计算机应用论文_结合广义自回归

文章摘要:传统的机器学习方法在对网络评论文本进行情感极性分类时，未能充分挖掘语义信息和关联信息，已有的深度学习方法虽能提取语义信息和上下文信息，但该过程往往是单向的，不能充分提取评论文本的深度语义信息。针对以上问题，提出了一种结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)与循环卷积神经网络（RCNN）的文本情感分析。首先利用XLNet广义自回归预训练语言模型对文本进行特征表示，通过引入片段级递归机制和相对位置信息编码，充分利用了评论文本的语境信息，有效提升了文本特征的表达能力；然后利用RCNN神经网络对文本特征进行双向训练，在更深层次上提取文本的上下文语义信息，从而提升了在情感分析任务中的综合性能。为验证所提方法的有效性，分别在三个公开数据集weibo-100k、waimai-10k和ChnSentiCorp上进行了实验，结果表明该模型在三个数据集上的准确率分别达到了96.4%、91.8%和92.9%，证明了所提方法在情感分析任务中的有效性。

文章关键词:评论文本,情感分析,广义自回归预训练语言模型,片段级递归机制,循环卷积神经网络,

论文作者:潘列¹ 张海丰¹ 温超东¹ 郝儒松¹ 

作者单位:1. 湖北大学计算机与信息工程学院 2. 湖北省软件工程工程技术研究中心 

论文分类号: TP391.1;TP183

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