基于 BERT 的卷积和循环神经网络组合用于印尼情感分析

Nov, 2022

基于 BERT 的卷积和循环神经网络组合用于印尼情感分析

BERT-Based Combination of Convolutional and Recurrent Neural Network for Indonesian Sentiment Analysis

Hendri Murfi, Syamsyuriani, Theresia Gowandi, Gianinna Ardaneswari, Siti Nurrohmah

TL;DR采用 BERT 表示法，利用混合增强的深度学习算法对印度尼西亚情感分析进行了研究，并展示 BERT 表示法可以提高所有混合架构的准确性。在 BERT 基础上的 LSTM-CNN 准确性略高于其他 BERT 基础混合架构。

Abstract

sentiment analysis is the computational study of opinions and emotions ex-pressed in text. deep learning is a model that is currently producing state-of-the-art in various application domains, including

sentiment analysis deep learning bert indonesian hybrid architectures

发现论文，激发创造

基于深度学习的 BERT 模型在情感分析中的应用研究

本研究论文探讨了深度学习技术（尤其是 BERT 模型）在情感分析中的应用，介绍了情感分析的基本概念和深度学习方法的应用。通过详细的解释，阐明了 BERT 模型在情感分析中的应用效果和优化策略，并通过实验证实了这一点。实验结果表明 BERT 模型在情感分析任务中表现出强大的性能，经过微调后得到了显著的提升。最后，该论文总结了 BERT 模型在情感分析中的潜在应用和未来研究方向，以及实际实施的建议。

Mar, 2024

旅游中的情感分析：BERT 微调还是句子嵌入串接？

比较研究了 Fine-Tuning 的 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 和一种将两个嵌入进行串联以提高堆叠的 Bidirectional Long Short-Term Memory-Bidirectional Gated Recurrent Units 模型性能的方法，将这两种方法应用于摩洛哥购物地点的情感分析，并在两种方法的学习率和最佳优化器之间进行了比较。

Dec, 2023

RoBERTa-BiLSTM：一种用于情感分析的上下文感知混合模型

通过结合 RoBERTa 和 BiLSTM 网络的 RoBERTa-BiLSTM 混合深度学习模型，在情感分析中实现更好的性能。

Jun, 2024

基于深度学习的医学文本情感分析

本研究使用双向编码器表示来自转换器（BERT）的基本预训练模型，并在输出层使用卷积神经网络（CNN）、全连接网络（FCN）和图卷积网络（GCN）等模块进行实验和分析。结果表明，在与 BERT 等预训练模型结合使用较小的医学文本数据集进行训练时，CNN 模型优于其他网络。该研究强调了在医学领域实现有效情感分析中模型选择的重要性，并为未来研究开发更高效的模型架构提供了参考。

Apr, 2024

针对越南评论的情感分析 BERT 微调

本文介绍了使用 BERT fine-tuning 方法处理越南评论数据集中情感分析任务的实验结果，并且发现相比于使用 GloVe 和 FastText，使用 BERT 模型略胜一筹。同时，本文研究提出的 BERT fine-tuning 方法也比原模型表现更好。

Nov, 2020

BIDRN: 双向循环神经网络用于情感分析的一种方法

利用深度双向循环神经网络进行情感分析的 SA-BDRNN 模型旨在充分发挥文本挖掘在大数据背景下的潜力，通过训练和评估情感分析模型，提取客观意见，并与现有框架进行比较以建立一个强大的深度神经网络分类模型。

Nov, 2023

使用 BERT 进行细粒度情感分类

本文中，我们使用一种称为 BERT 的深度学习模型来解决细粒度情感分类任务，并证明了其在自然语言处理中的转移学习的有效性。实验结果表明，我们的模型在此任务中的表现优于其他流行模型，而不需要复杂的架构。

Oct, 2019

BERT-Deep CNN: COVID-19 推文情感分析的最新技术

本文探讨利用 BERT 和 Deep CNN 模型通过社交媒体研究社会对 COVID-19 大流行的感知，证明了 BERT 模型在情感分析中的卓越性能。

Nov, 2022

基于 Transformer 的情感检测方法

本研究探讨了采用不同类型的最先进的转换器模型对文本分类的性能，发现其中 RoBERTa 模型在测试数据集上表现最佳，可用于文本中灾难的检测。此外，我们发现预处理技术，词汇表中单词的性质，不平衡标签和模型参数对学习算法的性能产生影响。

Mar, 2023

Twitter 社交网络句子级情感分类的深度神经网络架构

本文介绍了一种新颖的深度学习框架，包括基于词汇表的方法用于句子级别情感标签预测。我们首先应用语义规则，然后使用深度卷积神经网络（DeepCNN）进行字符级嵌入，以增加词级嵌入的信息。然后，双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）从词级嵌入中产生句子级特征表示。我们在三个 Twitter 情感分类数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，我们的模型可以提高 Twitter 社交网络中句子级情感分析的分类准确性。

Jun, 2017