TFN+BERT-Pair-ATT：提升长文本情感分析精度的创新方法

本文主要探讨了在长文本领域中进行情感分析的一种创新方法，即基于文本筛选和改进的BERT模型——TFN+BERT-Pair-ATT。长文本情感分析面临的主要挑战在于冗余信息和噪声的影响，这可能导致现有方法在提取方面级特征和进行精确分类时表现不足。为解决这些问题，研究者们设计了一个系统，它首先通过长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制结合的文本筛选网络（TFN），有效地从长文本中筛选出与粗粒度方面相关的语句，这一步骤有助于减少无用信息并聚焦于关键内容。 筛选后的语句被进一步组织和整合，然后输入到经过改进的BERT模型——BERT-Pair-ATT中。BERT-Pair-ATT在原有的BERT架构上增加了注意力层，能够更有效地捕捉语句之间的关系以及与细粒度方面信息的交互。这种增强的特征提取能力有助于提高情感分析的准确性。 实验结果显示，与GCAE（Gated Convolutional Network with Aspect Embedding）和IAN（Interactive Attention Network）等经典模型相比，TFN+BERT-Pair-ATT在验证集上的性能有所提升，具体表现为相关评价指标分别提高了3.66%和4.59%，相比于原始BERT模型，还有0.58%的改进。这表明该算法在处理长文本方面级情感分析任务时，具有显著的优势。 此外，本文的研究背景和发表情况也值得关注，作者王昆、郑毅、方书雅和刘守印在《计算机应用》杂志网络首发，该杂志遵循严格的出版流程和规范，确保论文内容的学术严谨性和合规性。网络首发的录用定稿不仅要求符合出版法规，还强调学术创新、科学性和先进性，以及技术标准的正确使用。 总结来说，这篇文章提供了一种有效的方法来应对长文本情感分析中的复杂性，通过集成文本筛选和改进BERT技术，提高了情感分类的准确性和效率。这对于理解和分析大规模、复杂文本数据在多个方面的情感倾向具有重要的实际价值。