基于BERT-BiLSTM的水利新聞情感分析研究

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摘要：BERT是谷歌AI團(tuán)隊(duì)近年來(lái)新發(fā)布的自然語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型，在11種不同的NLP測(cè)試中創(chuàng)出最佳成績(jī)，被認(rèn)為是NLP領(lǐng)域中里程碑式的進(jìn)步，因此利用BERT進(jìn)行文本情感分析是一個(gè)很熱門的研究方向，該文中水利輿情分析主要是對(duì)水利新聞進(jìn)行情感分析。該文對(duì)基于詞典、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的情感分類技術(shù)進(jìn)行了分析，并提出了基于完整句分割的BERT-BiLSTM水利新聞文本情感分類模型。（剩余6224字）