半掩式命名实体情感分析模型
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用 transformers-based solutions 在 RuSentNE-23 评估数据上实现了实体级情感分析,并通过使用新技术和多个模型的 ensemble 方法达到最佳结果。
本报告提出了一种基于条件随机场层和双向 LSTM 层的神经网络体系结构,使用嵌入向量增强模型泛化能力,引入分类模型优化 Named Entity Recognition 任务性能。实验证明,该方法提高了弱类表现结果,仅使用少量数据集。