基于XLNet的中文文本情感分析

针对Word2vec等静态词向量模型不能解决一词多义、传统情感分析模型不能同时提取文本的全局和局部信息问题，本文提出了结合广义自回归预训练语言模型(XLNet)的文本情感分析模型。首先利用XLNet表示文本特征，然后利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征，再利用双向门控循环单元提取文本的更深层次上下文信息，最后引入注意力机制，根据特征的重要性赋予特征不同的权重，并进行文本情感极性分析。仿真实验中将本文模型与5种常用的情感分析模型进行对比，验证了模型的准确率和优越性。