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在大規(guī)模無監(jiān)督語料上預(yù)訓(xùn)練的語言模型正逐漸受到自然語言處理領(lǐng)琙硏究者的關(guān)注?，F(xiàn)有模型在預(yù)訓(xùn)練階段主要提取文本的語義和結(jié)構(gòu)特征，針對(duì)情感類任務(wù)的復(fù)雜情感特征，在最新的預(yù)訓(xùn)練語言模型BERI（雙向 transformers編碼表示）的基礎(chǔ)上，提岀了一種側(cè)重學(xué)習(xí)情感特征的預(yù)訓(xùn)練方法。在目標(biāo)領(lǐng)域的預(yù)練階段，利用情感詞典改進(jìn)了BERT的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)。同時(shí)，使用基于上下文的詞粒度情感預(yù)測(cè)任務(wù)對(duì)掩蓋詞情感極性進(jìn)行分類，獲取偏向情感特征的文本表征。最后在少量標(biāo)注的目標(biāo)教據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于原BERT模型，可將情感任務(wù)的精度提升1個(gè)百分點(diǎn)，特別是訓(xùn)練樣本較少時(shí)，能取得更先進(jìn)的效果。
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