基于BERT-CBA方法的中文新闻情感分类

作者：杨明

来源：长江信息通信, 2022, 35(05): 170-172.

DOI：10.3969/j.issn.1673-1131.2022.05.057

• 情感分类
• 中文新闻
• 神经网络
• 注意力机制
• BERT

网络上的新闻文本数据日益增多，为了能对这些数据进行有效分类，从中挖掘出有价值的信息，文章提出了一种基于并行CNN与BiGRU结构的新闻情感分析模型BERT-CBA(BERT CNN-BiGRU-Attention)。采用预训练模型BERT提供词向量，通过卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元神经网络（BiGRU）的并行通道负责提取句子语义特征，同时引入局部注意力（Attention）捕获每句话中关键信息，最后通过softmax对情感进行分类获取最终语义情感倾向。实验结果表明，BERT的特征提取能力比一般词向量工具更强，文章提出的BERT-CBA模型比其他模型具有更高的精度。