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摘要
本发明为一种基于BERT改进模型的文本情感分析方法,首先获取文本数据集并进行数据预处理,在输入编码层对预处理后的文本数据进行分词并编码,获得文本的词向量表示,然后利用BERT改进模型对输入词向量进行语义特征提取,在BILSTM网络中对BERT改进模型输出的语义特征进行二次提取,BILSTM网络后接Attention层,突出文本的关键情感信息,由此构建了BERT-Att-BILSTM情感分类模型；本发明在输入编码层获得文本的词向量表示,利用BERT改进模型提取语义特征,使用BILSTM网络二次提取语义特征,并引入注意力机制,可以充分提取文本中的关键情感信息,有效的保证了情感分析结果的准确性。
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