人工智能评论期刊文章推荐阅读：基于BERT模型的微博短文本分类

最新推荐文章于 2025-03-10 08:09:41 发布
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#人工智能 #bert #分类

该文探讨了在机器学习和深度学习背景下，如何利用BERT模型改进微博短文本的情感分析。作者通过结合注意机制，提升了短文本分类的精度和召回率，尤其针对微博评论的少词特点进行了词法模型的优化。实验结果证明，提出的算法在中国微博评论数据集上表现出色，优于其他方法。

人工智能评论期刊文章推荐阅读：基于BERT模型的微博短文本分类

文章发表于双清学术出版社旗下的AI类期刊：Review of Artificial Intelligence（人工智能评论期刊），Pages 1-12, Jan 2022。作者：jiao chunyu（焦春雨）

本文主要内容：

随着机器学习和深度学习技术的逐步发展，学者们在使用性能良好的神经网络对文本进行分类方面取得了重大进展。在对短文本进行更深入的研究时，细粒度情感分析是解决当前问题的关键。因此，评论文本层面的多分类文本分析已经转变为方面层面的评论语句判断。作者在本文中，基于Bert模型并结合注意机制，改进了微博评论短文本的方面级情绪分析。本文提出的模型利用注意机制来分析短文本的权重，并对求和进行精确加权，最终得到短文本的类别输出。针对微博评论的特点，如少词短句，本文通过对词法模型的改进，取得了良好的效果。本文的算法在中国微博用户评论数据集上进行了对比实验。实验结果表明，与其他算法相比，本文算法在方面级情感分类任务上具有更好的分类精度和召回率。

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