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摘要
一种基于ALBERT-BiLSTM模型和SVM-NB分类的文本情绪识别方法,步骤包括：对文本进行分词、去停用词、去除乱码等预处理,并打上相应的标签,然后使用ALBERT预训练模型进行训练,获取文本信息的动态特征表示,接着使用BiLSTM网络进行训练,获得词向量相关特征,最后利用SVM-NB分类器先将情感极性分为积极和消极两种,进而将消极情绪细分为愤怒、低落、厌恶三种。本发明结合了ALBERT预训练语言模型与由双向LSTM叠加形成的循环神经网络BiLSTM以及SVM-NB分类,采用句子向量进行预训练,而并非词向量,在训练模型时能够更好的结合上下文语句信息,能提高情绪识别的准确率,同时能够做到多种不同情感的识别,取得的效果较为明显。
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