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基于BERT和分层注意力网络的方面级情感分析的任务书
一、背景及研究意义
随着社交媒体的兴起，越来越多的人开始在网络上交流。在这种情况下，方面级情感分析成为了一个重要的研究问题。方面级情感分析是指对文本中的特定方面进行情感分析的任务。例如，在一篇餐厅评论中，可能需要对菜品、服务、价格等不同方面进行情感分析。这种任务对于企业来说非常有用，因为他们可以从消费者的评论中了解到产品的优缺点，并作出相应的调整。
随着深度学习的发展，自然语言处理的领域也得到了迅速的发展。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一个新型的预训练模型，可以用于解决自然语言处理领域的多个任务。与之前的模型相比，BERT取得了更好的结果，因此引起了广泛的关注。
分层注意力网络(HierarchicalAttentionNetworks)利用了文本的层次结构，实现了对文本的重要性分层，并在此基础上对文本进行了分类。该模型在文本分类任务中取得了良好的效果，因此被广泛应用于自然语言处理的任务中。
本文基于BERT和分层注意力网络，旨在解决方面级情感分析的问题，从而为企业提供客观的产品评价，并使他们能够采取适当的措施改善产品的缺点。
二、研究内容及方法
1.数据集
本文使用中文方面级情感分析数据集NTU（NationalTaiwanUniversity）-AspectSentimentdataset，该数据集包含了商品、餐厅等领域的餐厅评论，涉及到餐厅服务、餐厅价格、餐厅环境等方面。数据集中包含了20,875条评论，其中5747条评论带有方面级情感标签。
2.分词
针对中文数据集，我们使用结巴分词进行分词处理。结巴分词是一种基于汉语的分词工具，可对文本进行分词，满足中文文本处理的需求。
3.嵌入层
在进行嵌入层处理前，需要对分词结果进行一些清洗工作。例如，删除停用词、数字和标点符号等。
在嵌入层处理中，我们使用BERT模型对文本进行预训练。BERT模型使用UnsupervisedLearning算法进行训练，可以生成深度语义表示，有效提升文本特征表示能力，因此可以在方面级情感分析中获得较好的性能。
4.模型
在本文中，我们使用分层注意力网络进行方面级情感分析。分层注意力网络是一种利用文本层次结构进行分类的神经网络。该模型使用双层注意力机制，通过分别对单词和句子进行注意力计算，进而对文本进行精细分类。
由于BERT模型具有非常强的特征提取能力，所以我们将BERT模型的输出作为输入传入分层注意力网络。这种方法可以很好地挖掘文本数据中的深层次信息，进而实现准确的分类。
5.训练和测试
我们使用NTU-AspectSentiment数据集进行训练和测试。数据集中的方面级情感数据标签已经存在，并且分为五类：正面、负面、中性、不能确定、无情感。其中不确定和无情感的评论不会被纳入训练和测试中。
在训练过程中，我们采用交叉熵损失函数，利用反向传播算法进行反向传递，最小化损失以优化网络权重。
在测试过程中，我们使用精确度、召回率和F1得分等指标来评估模型的性能。
三、研究成果及意义
本文基于BERT和分层注意力网络实现了方面级情感分析的任务，成功地对商品评论进行了分类，并得到了良好的结果。通过对评论分析，我们可以了解更多关于一个产品的优点和缺点，并且可以建议相关的企业采取措施来改善产品的缺点，提高产品的竞争力。
同时，我们还验证了BERT模型的特征提取能力，证明了该模型在自然语言处理任务中的强大能力。此外，分层注意力网络可以适用于中文文本数据，并在方面级情感分析任务中获得较好的性能。
四、结论
本文提出了一种基于BERT和分层注意力网络的方面级情感分析模型，成功地实现了对商品评论的分类。该模型可以为企业提供定制的产品评论服务，促进企业产品的升级和改进，并有助于企业制定更准确的营销策略。