基于BERT和方面特征定位模型的方面级情感分析方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于BERT和方面特征定位模型的方面级情感分析方法及模型，该方法包括：首先利用BERT模型来获得高质量的上下文信息表示和方面信息表示，以保持文本信息的完整性；接着构建一个基于多头注意机制的注意编码器来学习体表征和上下文表征之间的相互作用，整合体词和上下文之间的关系，进一步区分不同句子和方面词对分类结果的贡献；然后构造一个方面特征定位模型来捕获句子建模时的方面信息，并将方面的完整信息整合到交互语义中，以减少与方面词无关的干扰词的影响，提高方面词信息的完整性；最后融合与目标相关的上下文和目标重要信息，并在融合信息的基础上利用情绪预测因子预测不同情绪极性的概率。能够更好地模拟上下文之间的隐式关系，更好地利用了方面词的信息和减少与方面词无关信息的干扰，从而获得了更高的精确度和宏F1。