%0 Journal Article %A 杜朋 %A 卢益清 %A 韩长风 %T 基于Transformer模型的商品评论情感分析 %D 2021 %R %J 中文信息学报 %P 125-132 %V 35 %N 2 %X 该文通过研究商品评论正、负向情感识别任务,基于Transformer模型,提出了一种结合多头自注意力层和卷积层的神经网络模型,其中多头自注意力层丰富了词语之间的关联关系,卷积操作进行特征的再提取和融合。通过和双向长期时记忆网络(bidirectional long short-term memory networks, BILSTM)、基于注意力机制的BILSTM网络、文本卷积神经网络(text convolutional neural networks, TEXTCNN)进行对比,实验证明,该文提出的模型在商品评论情感分类任务的最高准确率分别提高了4.12%、1.47%、1.36%,同时训练用时也大大缩减。 %U http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/article_3094.shtml