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论 文 作 者： |
邵党国,胡永健 |
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论 文 名 称： |
基于对抗训练与词性推理的文本情感分析 |
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论文发表刊物： |
陕西理工大学学报(自然科学版) |
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论文发表时间： |
2023 |
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卷 号 页 码： |
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论 文 描 述： |
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收 录 情 况： |
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| 论 文 摘 要： |
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| 针对现有的方面级情感分析方法忽略或没有充分提取句子长距离依赖关系和上下文信息,以及模型鲁棒性和泛化能力较低等问题,提出了一种基于投影梯度下降( PGD)对抗训练和词性推理的方面级情感分析模型 PGDBD。首先利用 PGD 攻击让模型对抗训练，进行正则化处理,增强模型的泛化能力;其次使用 BERT 生成的词向量取代深层金字塔卷积神经网络(DPCNN)模型本身的词向量,BERT能够捕捉句子中更长距离的依赖关系;最后,通过词性推理层提取方面词附近重要的局部特征,利用 DPCNN 对全局特征进行提取，获取更全面的上下文信息;将局部特征和全局特征进行融合,构成基于对抗训练和词性推理的情感分类型。通过在4 个公共数据集上进行实验,结果表明该模型的性能相较于其他基线模型有明显的提升。 | |
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