[发明专利]一种基于对抗训练融合BERT的微博文本情感分析方法及系统有效
| 申请号： | 202211321734.0 | 申请日： | 2022-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN115392259B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 黄斐然;刘文骁;刘炜麟;支庭荣 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06N3/044;G06N3/0464;G06F18/214;G06F16/35;G06F40/289 |
| 代理公司： | 广州汇盈知识产权代理事务所(普通合伙) 44603 | 代理人： | 邓有才 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理的情感分析技术领域，公开了一种基于对抗训练融合BERT的微博文本情感分析方法及系统，包括：S1文本预处理步骤：读取原始微博文本数据集，进行数据扩充，得到预处理文本数据；S2预训练步骤：将预处理文本数据输入增量BERT模型中进行训练，得到增量预训练模型；S3下游微调步骤：将增量预训练模型结合预处理文本数据集进行微调，并结合对抗训练的方法，对Embeddings的权重矩阵进行扰动，输出保存为情感分类预测模型；通过所述情感分类预测模型执行目标任务，输出目标微博文本数据情感分析结果。本发明融合对抗训练和增加外部数据，提升了模型预测的精确性与鲁棒性，可以使BERT在微博情感分类领域的发挥更好的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 训练 融合 bert 文本 情感 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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