计算机软件及计算机应用论文_RoBERTa融合B

文章摘要:隐式情感分析是自然语言处理的研究热点之一，由于其表达隐晦且缺少显示情感词，使得传统的文本情感分析方法不再适用。针对隐式情感分析中句子语义的隐藏情感捕捉困难问题，提出了基于RoBERTa融合双向长短期记忆网络及注意力机制的RBLA模型。该模型首先使用RoBERTa预训练模型捕获隐式情感句中字词的语义特征，再使用双向长短期记忆网络学习句子的正反向语义信息，以捕获句子间的依赖关系，实现对文本深层次特征的提取。然后，使用注意力机制进行情感权重计算，最后通过softmax函数进行归一化处理，得出隐式情感分类结果。实验结果表明，与现有的几种典型隐式情感分类模型相比较，RBLA模型在精确率、召回率和F1值上均取得了较好效果。

文章关键词:

论文分类号:TP391.1;TP183

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