基于BERT融合多模块的方面级情感分析

作者：黄建民; 李强^*; 王雪绒; 李聪聪

来源：井冈山大学学报(自然科学版), 2021, 42(06): 64-68.

• BERT
• 序列标注
• 微调
• 情感分析

现有的BERT模型大多关注初始层到中间层的语法信息,而更高层的语义信息往往被忽略。由于判断句子情感是需要语义的,本研究在BERT模型的基础上加入并行聚合和层次聚合两个模块,分别用于方面抽取(AspectExtraction, AE)和方面情感分类(Aspect Sentiment Classification, ASC)。同时选择条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)作为序列标记任务,从而提取到更多的语义信息。在SemEval 2014、SemEval 2016数据集上的实验结果显示,微调后的模型准确率和F1值均优于对比模型,证实了该模型的有效性。

• 单位
  兰州财经大学