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| 融入句法结构信息的句子级情感分析算法 | |
| 引用本文： | 李成路,许凤.融入句法结构信息的句子级情感分析算法[J].计算机与数字工程,2023(6):1310-1315. |
| 作者姓名： | 李成路 许凤 |
| 作者单位： | 1. 南京理工大学计算机科学与工程学院;2. 南京财经大学会计学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目“基于深度学习的在线商品评论细粒度比较观点挖掘和竞争情报获取”（编号：72001102）资助； |
| 摘 要： | 针对预训练模型BERT在编码文本时，只考虑了文本的序列信息从而只显示地学习了文本的语义信息，但文本的句法结构信息还不能被显示地利用。受知识蒸馏理论的启发，以Teacher-Student框架为模板，提出了Tree-BERT模型将文本的句法结构信息融入到BERT模型中。该模型先使用Tree-LSTM网络学习文本的句法结构信息，然后预测目标领域训练集样本的情感概率分布，也就是样本的情感“软标签”，最后在扩充后的目标领域训练集上微调BERT，提高了BERT在句子级情感分析任务上的准确率。 |
| 关 键 词： | 句法结构信息 知识蒸馏 深度学习模型 句子级情感分析 |