基于域对抗网络和BERT的跨领域文本情感分析

蔡国永(),林强,任凯琪

桂林电子科技大学计算机与信息安全学院，广西 桂林 541004

收稿日期:2019-06-10出版日期:2020-02-20发布日期:2020-02-14

作者简介:蔡国永(1971-),男,广西凤山人,教授,博士,主要研究方向为社交媒体挖掘,情感计算. E-mail: ccgycai@guet.edu.cn
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61763007);广西自然科学基金重点资助项目(2017JJD160017)

Cross-domain text sentiment classification based on domain-adversarialnetwork and BERT

Guoyong CAI(),Qiang LIN,Kaiqi REN

School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, Guangxi, China

Received:2019-06-10Online:2020-02-20Published:2020-02-14


Supported by:国家自然科学基金资助项目(61763007);广西自然科学基金重点资助项目(2017JJD160017)

摘要/Abstract

摘要： 跨领域文本情感分析时,为了使抽取的共享情感特征能够捕获更多的句子语义信息特征,提出域对抗和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型。利用BERT结构抽取句子语义表示向量,通过卷积神经网络抽取句子的局部特征。通过使用域对抗神经网络使得不同领域抽取的特征表示尽量不可判别,即源领域和目标领域抽取的特征具有更多的相似性;通过在有情感标签的源领域数据集上训练情感分类器,期望该分类器在源领域和目标领域均能达到较好的情感分类效果。在亚马逊产品评论数据集上的试验结果表明,该方法具有良好的性能,能够更好地实现跨领域文本情感分类。


PDF全文下载地址:

http://gxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1887