基于BERT和BiGRU的在线评论文本情感分类研究

针对互联网用户在线评论文本情感分类不准确的问题,提出一种基于BERT和BiGRU的在线评论文本情感分类模型.该模型首先使用Word2Vec框架对文本内容进行词向量表示,然后利用BERT预训练语言模型提取词向量的深层动态表示,最后将其输入BiGRU网络进行情感分类.实验结果表明,与双向LSTM结合Attention机制模型(W2V-BiLSTM-Attention)、传统卷积神经网络模型(W2V-CNN)和传统循环神经网络模型(W2V-RNN)相比,本文模型的MicroF1值最高(0.91),分类效果最好.