利用词屏蔽数据增强与对抗学习的特定目标情感分析方法

摘要

本发明提出了一种利用词屏蔽数据增强与对抗学习的特定目标情感分析方法，包括以下步骤：S1，运用屏蔽目标实体的方式对句子进行同义词替换和随机插入单词生成有效的样本并与原始样本进行融合，从而实现词屏蔽数据增强；S2，构建了基于BERT‑BASE的对抗学习特定目标情感分类模型，运用干净样本和对抗样本一起训练情感分类模型，使模型具有对抗防御的功能；S3，分别将原始样本和数据增强后的样本进行对抗学习。本发明采用了数据增强与对抗训练，具有较强鲁棒性，能够取得更优的结果。