【摘 要】
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现有情感分类模型大都采用Word2Vec,GloVe(global vectors)等获取文本的词向量表示,忽略了词的上下文关系,针对此问题,提出基于BERT(bidirectional encoder representations
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现有情感分类模型大都采用Word2Vec,GloVe(global vectors)等获取文本的词向量表示,忽略了词的上下文关系,针对此问题,提出基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练语言模型与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network,BLSTM)及注意力机制相结合的神经网络模型进行文本情感分析.首先通过BERT预训练模型获取包含上下文语义信息的
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