计算机工程与科学

作者：王春东, 张卉, 莫秀良, 杨文军

单位：（天津理工大学计算机科学与工程学院，天津 300384）

关键词：微博舆论, 情感分析, 深度学习,注意力机制,BERT,

基金：国家自然科学基金（U1536122）；天津市科学技术委员会基金（15JCYBJC15600）

随着微博用户数量的快速增长，微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大，尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪，可能会影响到社会的稳定，因此进行微博情感分析意义重大。微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的预处理和情感分析方法等，常用的情感分析方法有基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。随着注意力机制在NLP领域的广泛使用，很多研究者开始将注意力机制融合到深度学习模型中进行情感分析，这使得情感分析的准确率得到了很大的提升。谷歌提出的BERT模型本质上也是基于注意力机制实现的，BERT模型在情感分析领域取得了突破性的进展。

来源：2022年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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