一种基于Bert与Bi-LSTM的舆情信息情感识别

作者:汤世松; 练丽萍; 贺成龙; 梁增玉; 李惠柯; 刘蛰; 高峰
来源:网络安全技术与应用, 2021, (07): 57-59.

摘要

本文构建了一种基于Bert与Bi-LSTM的舆情情感识别,通过Bert模型来提取舆情数据的语义特征表示,然后将获取的语义特征输入到Bi-LSTM模型中进行情感二分类。采用人工标注的近1.6万条舆情数据作为基础数据,并通过实体、近反义词替换、相似文本搜索等扩充了近0.4万条数据,并最终以2万余条数据作为最终的数据集,分别基于Bert+Bi-LSTM,Bert+LR,Word2Vec+Bi-LSTM等三种不同的舆情信息情感识别方式进行实验验证。结果表明,基于Bert+Bi-LSTM的舆情信息情感识别方式,相比于其他主流的方法,效果最佳。