导读 我们生活在一个数据激增的时代，用户创建的内容在各种媒体上共享，从社交网络到新闻网站、电子商务评论到各种兴趣和领域的无尽论坛。能够准...
我们生活在一个数据激增的时代，用户创建的内容在各种媒体上共享，从社交网络到新闻网站、电子商务评论到各种兴趣和领域的无尽论坛。
能够准确地解读通过这些信息传达的情感对于社会科学和政治、营销、商业、经济和其他领域越来越重要。
所谓“情绪分析”领域的最新进展促成了更复杂的模型的开发，这些模型能够提取和解释文本数据中的情感细微差别。BERT-ABiLSTM就是这样一个模型——来自Transformers的双向编码器表示、注意双向长短期记忆。
《国际信息与通信技术杂志》发表的研究报告介绍了如何将这种大规模预训练算法用于情绪分析。然而，正如中国湖南人文科技大学的作者罗竹斌所指出的那样，该系统使用ABiLSTM，这意味着它存在一些局限性，因为它侧重于全局特征，可能会忽略细微差别。
罗解释说，BERT可以从大量文本中学习语言表征。ABiLSTM是一种循环神经网络，用于处理文本序列。罗现在已将TextCNN(文本卷积神经网络)添加到系统中，从而形成BERT-CNN-ABiLSTM，这是该模型的更复杂版本。
总体而言，底层的双向方法允许模型从文本的过去到未来和未来到过去的部分理解上下文。这对于捕获文本中的长期依赖关系非常重要。ABiLSTM中的注意力机制进一步完善了这一点，使模型在进行预测时能够专注于文本中最相关的部分，从而提高情绪分析的准确性。
然后，TextCNN组件使用不同大小的卷积核来检测文本中不同粒度的特征。这使得模型能够捕捉文本中更细微的局部模式，而这些模式可能会被更简单的模型忽略，从而提供更详细的文本内容分析。
Luo报告的改进对于需要详细文本分类和识别的场景尤其重要。这可能包括社交媒体上的情绪分析、评估电子商务平台上的客户反馈，或增强“智能”在线问答系统。