基于RoBERTa模型的小红书文本情感分析研究
这是一篇关于小红书文本,情感分析,RoBERTa,关键词抽取,提示学习的论文, 主要内容为小红书是目前我国最受欢迎的社交电商平台之一,用户可以在该平台上发布自己的购物心得和产品使用体验,随着用户数量的不断增长,平台上的文本数据也在快速增长。因此,针对小红书的笔记文本,本文利用自然语言处理技术深入挖掘其中正面和负面的情感表达,不仅能够让商家了解消费者对产品和服务的态度,同时也可以为消费者提供参考,具有一定的理论和现实研究意义。传统的情感分析方法在面对小红书文本表达口语化程度高、语法不规范和网络用语层出不穷的情况下,对语义特征的提取表现较差。本文在传统的情感分析方法上进行改进,提出了针对小红书文本的情感分析模型,主要工作如下:(1)构建了小红书文本数据集。通过爬虫技术获取用户发布的笔记文本,再进行文本清洗和人工标注情感标签后,最终构建了包含10747条文本的数据集。(2)针对小红书文本表达不规范,语义特征提取困难的问题,提出了基于RoBERTa-BiLSTM-Attention的情感分析模型。该模型引入基于BERT改进的RoBERTa来获取文本的向量化表示,解决传统Word2vec不能表示一词多义的问题,利用改进网络BiLSTM弥补LSTM无法利用下文信息的不足,同时与注意力机制融合,突出文本中的重要情感信息,实验结果表明该模型与其他基准模型相比分类性能更好。(3)针对目前常用的预训练模型加微调的情感分析方法存在上下游训练目标不一致,导致不能充分发挥预训练模型自身能力的问题,提出了基于RoBERTa融合关键词抽取与提示学习的情感分析模型,该模型将抽取到的关键词融入输入文本中增加文本的上下文信息,使模型更好地理解文本的情感,通过设计提示模板,利用提示学习提高下游任务对预训练语言模型中知识的利用,实验结果表明该模型具有更好的情感分析效果。(4)以提出的模型为基础,设计并实现小红书文本情感分析原型系统,该系统主要包括用户管理模块、数据处理模块和情感分析与结果展示模块。
基于RoBERTa模型的小红书文本情感分析研究
这是一篇关于小红书文本,情感分析,RoBERTa,关键词抽取,提示学习的论文, 主要内容为小红书是目前我国最受欢迎的社交电商平台之一,用户可以在该平台上发布自己的购物心得和产品使用体验,随着用户数量的不断增长,平台上的文本数据也在快速增长。因此,针对小红书的笔记文本,本文利用自然语言处理技术深入挖掘其中正面和负面的情感表达,不仅能够让商家了解消费者对产品和服务的态度,同时也可以为消费者提供参考,具有一定的理论和现实研究意义。传统的情感分析方法在面对小红书文本表达口语化程度高、语法不规范和网络用语层出不穷的情况下,对语义特征的提取表现较差。本文在传统的情感分析方法上进行改进,提出了针对小红书文本的情感分析模型,主要工作如下:(1)构建了小红书文本数据集。通过爬虫技术获取用户发布的笔记文本,再进行文本清洗和人工标注情感标签后,最终构建了包含10747条文本的数据集。(2)针对小红书文本表达不规范,语义特征提取困难的问题,提出了基于RoBERTa-BiLSTM-Attention的情感分析模型。该模型引入基于BERT改进的RoBERTa来获取文本的向量化表示,解决传统Word2vec不能表示一词多义的问题,利用改进网络BiLSTM弥补LSTM无法利用下文信息的不足,同时与注意力机制融合,突出文本中的重要情感信息,实验结果表明该模型与其他基准模型相比分类性能更好。(3)针对目前常用的预训练模型加微调的情感分析方法存在上下游训练目标不一致,导致不能充分发挥预训练模型自身能力的问题,提出了基于RoBERTa融合关键词抽取与提示学习的情感分析模型,该模型将抽取到的关键词融入输入文本中增加文本的上下文信息,使模型更好地理解文本的情感,通过设计提示模板,利用提示学习提高下游任务对预训练语言模型中知识的利用,实验结果表明该模型具有更好的情感分析效果。(4)以提出的模型为基础,设计并实现小红书文本情感分析原型系统,该系统主要包括用户管理模块、数据处理模块和情感分析与结果展示模块。
基于深度学习的通信故障事件抽取系统研究与实现
这是一篇关于通信故障,事件抽取,RoBERTa,条件随机场,领域适配的论文, 主要内容为随着自动化和人工智能技术的不断发展,通信领域对故障事件管理逐渐趋于高效和准确,对于传统的通信公司来说,通常使用集中故障管理系统来处理故障事件,在故障管控流程中,需要人工根据预处理规则和要求对故障事件进行分析,提供故障辅助信息,比较消耗人力,因此借助深度学习技术,将事件抽取模型应用到通信运维的过程中,自动对通信故障事件进行抽取和梳理,提升故障处理效率,减少运营成本,具有一定的实用价值。本文的主要工作如下:(1)对通信领域事件抽取模型进行研究,主要工作分为两部分,一是在通信语料上做领域适配和任务适配的过程中提出一种通信实体掩码(Communication Entities Masking,CEM)策略,并建立起通信实体词库,训练出一个通信领域的预训练语言模型CRoBERTa-CEM;二是在公开的通信故障事件案例数据集上进行事件抽取任务,结合CRoBERTa-CEM形成了先对事件分类后对触发词论元联合抽取(Event Classification Augment Extraction,ECAE)的管道式事件抽取模型 CRoBERTa-CEM-ECAE。(2)实现了通信故障事件抽取系统,本文按照软件工程的规范,根据目前通信公司故障管理流程的实际需求,完成了对系统的需求分析、概要设计、功能模块设计、数据库设计和详细设计。最后采用了合适的后端框架Spring Boot和前端框架Vue构建该系统,并对系统展开了功能性和非功能性测试。本文的主要贡献是首先构建了适用于通信领域的故障事件抽取模型,对其进行了基准模型对比实验以及消融实验,验证了模型的有效性,提升了通信故障事件的抽取效果;然后构建了通信故障事件抽取系统,实现了对通信故障事件的抽取和全流程管理,取代了传统通信公司在故障管理流程中需要人工抽取故障事件的步骤,提供了完善的确认和标注机制,减少了人力消耗,缩短了故障历时,为通信故障处理工作提供了一定的支持。
基于自然语言处理的口腔医学问诊培训系统的研究
这是一篇关于自然语言处理,RoBERTa,问诊培训系统,口腔医学的论文, 主要内容为随着人们生活水平的不断提高,越来越多的人开始重视口腔健康问题。此外,口腔医疗行业正面临医师不足的问题。一方面,培养一名合格的口腔医师过程漫长、复杂且成本高;另一方面,现存的口腔医师问诊培训系统交互性弱,难以有效地训练医师的问诊能力。为了解决上述问题,本文基于自然语言处理技术实现了口腔医学问诊培训系统,该系统能有效训练医师问诊能力。在模型上,本文采用RoBERTa-BiLSTM模型提取相关特征,并判断两个文本之间是否相似;在系统上,本文以常见的临床病例为数据基础,利用训练好的匹配模型实现问诊功能,主要研究工作如下:(1)收集60种常见口腔临床病例,将其构建成口腔医学病例库并存储在数据库中。从病例库中提取医师提问的问句,并制作成口腔医学问句数据集,用于训练文本匹配模型。针对问句数据集训练语料不足问题,本文采取数据增强的方式扩充数据,为预训练模型提供充足的训练语料。(2)本文提出了基于RoBERTa-BiLSTM预训练模型实现文本匹配任务,分别在开放领域数据集LCQMC、医疗领域数据集cMedQQ以及自制口腔医学问句数据集中进行对比实验。其中,在自制口腔医学问句数据集中,训练集、验证集、测试集的比例为8:1:1,正负样本比例接近1:1,模型准确率较ABCNN、BIMPM、BERT、AlBERT以及RoBERTa分别提高了10.82%、5.41%、1.46%、2.63%以及0.73%,最终达92.25%。(3)为了设计并实现口腔医学问诊培训系统,本文主要从系统总体设计、数据库设计以及功能模块实现等方面,详细介绍了该系统的设计与实现过程,并对系统进行了功能性和非功能性测试,之后将系统采用容器化方式部署上线,最后让用户完成调查问卷,为完善系统提供宝贵意见。系统的核心功能是问诊培训功能,该功能是通过训练好的文本匹配模型,从病例库中找到和用户输入相似的问句,并将问句对应的病人回答返回到用户界面,从而实现模拟问诊,提高医师的问诊能力。
基于RoBERTa模型的农产品在线评论情感分析及可视化研究
这是一篇关于在线评论,情感分析,数据可视化,深度学习,RoBERTa的论文, 主要内容为近年来,随着国民经济的蓬勃发展,我国对农业发展的重视程度也在不断提升。电商平台为农产品提供了一种全新的销售模式,使农产品可以更方便快捷地进入市场。电商平台产生的大量在线评论是影响消费者购买决策的最主要消息来源。产品评论信息既承载了用户对产品的看法和情感,也暗含了用户的关注点和选购建议等重要信息。因此,对电商平台用户评论的深入研究,不仅可以帮助经营者更加准确地把握用户的需求,从而改善其产品和运营,同时也能够给予其他用户更多的参考价值。本文着重农产品在线评论研究,构建农产品在线评论数据集,以深度学习的方式对数据样本进行分析处理。再运用可视化数据分析的模式增强信息传达的准确性,并设计交互式农产品在线评论情感分析可视化系统来协助经营者更有效地掌握和分析数据,具体研究内容如下:(1)在信息收集部分,编写模拟登录的网络爬虫程序,实现了信息收集的目的。以采集的文本数据为基础,构建农产品在线评论文本数据集,为后续研究提供完整且充足的数据。(2)针对农产品在线评论数据集,首先利用数据增强的方法,解决了数据集内中性评论以及负面评论较少的问题。再通过多个预训练模型的对比实验的结果,得出农产品文本情感分类较好的模型Ro BERTa-wwm-ext,以该预训练模型为基准,基于增强后的农产品在线评论文本数据集,调整不同损失函数以及优化器进行模型训练,最后得出高准确率的农产品文本情感分类模型。(3)本文设计并实现了一个农产品在线评论情感分析可视分析系统。采用图形图表等可视化的方式,通过五个主要的可视化模块对情感分析得出的结论进行呈现,以及不同的时间维度数据下情感趋势的变化。用户通过系统界面交互还可以查看到感兴趣的情感分析结果,以及细粒度属性情感信息展示图表。
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