基于自注意力机制的BERT文本情感分析模型

摘要

在文本情感分析领域，BERT模型因其强大的特征提取能力而被广泛应用。然而，实证研究表明，在没有对BERT进行微调的情况下，其准确性可能遭受显著损失，导致模型的实际效果未能达到预期。为了解决这一问题，提出一种结合自注意力的BERT文本情感分析模型：BERTBLSTM-Attention。该模型通过综合利用BERT的预训练能力、BLSTM和自注意力机制，增强对文本情感的理解和分析。首先，BERT模型被用于将输入的文本数据表示为高维特征向量。BERT作为一种强大的预训练模型，能够捕捉到丰富的语义信息和上下文特征，为后续的模型提供基础输入。在这一阶段，BERT的双向编码能力使模型可以从上下文中提取出更多细腻的语义信息，这对于情感分析至关重要。然后，在BLSTM层之后引入多头自注意力机制。自注意力机制的加入，使得模型可以在处理输入序列时，更加关注文本中重要的部分，通过动态分配权重来强化这些关键特征的作用。最后，模型在输出层使用SoftMax函数进行文本情感分类。在这一阶段，基于收集到的特征，模型能够生成每种情感类别的概率分布，为情感分类提供输出。在进行有效分类的同时，模型也展示了出色的泛化能力。实验发现，引入自注意力机制的BLSTM模型的准确率比未引入自注意力机制的BLSTM模型高1.8%，比未使用BERT模型的准确率高0.9%，充分说明了本文模型在语言特征提取方面的有效性。

关键词

BERT模型 / 文本情感分析 / 自注意力机制