典型文献
面向商品中文评论的方面抽取研究
文献摘要：
文本提出一种基于预训练语言模型双向Transformers编码表示(Bidirectional encoder representation from trans-formers,简称BERT)的商品中文评论方面抽取模型.首先,利用BERT模型对商品评论文本进行词嵌入;然后,利用BiGRU网络对词向量进行特征提取以获得文本特征,再通过注意力机制为每个字词赋予不同的关注度;接着,将文本特征和关注度融合得到新的文本特征;最后,将模型输出输入到CRF层中,抽取出评价对象的有关方面.该模型能够在编码阶段充分学习到词语的语义,实验结果表明,本文提出的方法提高了抽取准确度.
文献关键词：
BERT;方面抽取;商品中文评论;BiGRU-CRF
中图分类号：
[3]
经济（F）
作者姓名：
苏明星;吴厚月;张顺香
作者机构：
安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南,232001
文献出处：
引用格式：
[1]苏明星;吴厚月;张顺香-.面向商品中文评论的方面抽取研究)[J].宿州学院学报,2022(06):1-5,35
A类：
商品中文评论,方面抽取
B类：
预训练语言模型,Transformers,编码表示,Bidirectional,encoder,representation,from,trans,BERT,取模,商品评论,评论文本,词嵌入,BiGRU,词向量,文本特征,注意力机制,字词,词赋,模型输出,CRF,评价对象,在编,词语
AB值：
0.364312
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