基于EBAP模型的中文情感分类  

Chinese emoticn classification based on EBAP model

作　　者：朱海东 郑虹[1] 侯秀萍[1] ZHU Haidong;ZHENG Hong;HOU Xiuping(School of Computer Science & Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China)

机构地区：[1]长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012

出　　处：《长春工业大学学报》2021年第4期326-332,共7页Journal of Changchun University of Technology

基　　金：吉林省教育厅基金资助项目(JJKH20200677KJ)。

摘　　要：针对中文情感分类的一词多义,以及完整语义信息表示问题,采用EBAP模型表示词向量,使用RCNN和Attention结合的方式提取文本特征,改善了模型捕获文本全局及局部语义特征和关键情感信息能力。For multiple meanings of one word and complete semantic information and representation in Chinese sentiment classification,EBAP model is applied to present the word vectors,and RCNN is combined with Attention for text feature extraction to improve the acquiring ability of global and local semantic features and key sentiment information.

关 键 词：中文情感分类 ERNIE预训练模型 特征提取 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]