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结合自注意力的BERT文本情感分析

摘要

随着人们的生活过得越来越好，广大的消费者越来越注重购买东西时候的心情，人们通过网络平台发表评论表达意见，这些评论带有强烈的主观情感倾向。如果能对这些短文本数据进行收集，加以分析和利用，对政府、商家和个人都具有重要的现实意义。

近年来，随着人工智能的飞速发展，机器学习的应用越来越广泛，文本的情感分析受到学术界的关注。由于在中文文本中，一个词语表达了好几种意思，在日常的文本分析中难以把握。为了解决这个难题，提高情感分类的准确性，本文提出了一种结合自注意力的BERT文本情感分析模型。

第一类采用对照实验，一组使用传统的神经网络模型分别在两大数据集上