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141.
针对现有循环和卷积深度模型特征抽取不全面，以及循环模型训练速度慢等问题，本文提出了结合ALBERT和BiFASRU-AT的情感分析模型.借助ALBERT(A Lite BERT)预训练模型赋予词上下文动态语义，解决一词多义问题；再采用双向内置快速注意力简单循环单元(Bidirectional Build-in Fast Attention Simple Recurrent Unit, BiFASRU)对上下文进行建模，同时内置快速注意力机制可以捕获词与词之间的依赖关系，得到更为全面的高维情感特征；最后通过注意力机制对情感分析贡献大的词分配更高权重，经分类器得到结果.实验采用中文酒店评论和豆瓣评论数据集，结果表明，ALBERT-BiFASRU-AT模型能够获得更高的F1值，且BiFASRU模型比其他循环模型训练速度更快，证明了该模型的有效性. 相似文献