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以BERT結合情緒字典應用於情緒分析之研究

為了解決中指emoji的問題，作者張宇宏 這樣論述：

文本情緒分析（Textual Sentiment Analysis）是一件擬讓機器從文句中判別發文者當下情緒與情感反應的有趣工作，技術上而言，此問題可被當作一種將不同的字詞歸類為不同情緒種類的問題。但一個文句中常參雜多種不同詞類，甚至會包含不少與情緒無關的冗贅文字，要精準判別文句中的情緒並不容易，不少研究人員已嘗試利用機器學習技術來解決這個問題。在前人的研究中指出，應用專注力機制(Attention Mechanism)結合情緒辭典(Sentiment Lexicon Dictionary)的長短時記憶(Long Short-Term Memory，LSTM)神經網路模型可有不錯的效果，鑒於

LSTM並非目前處理文句資料的主流神經網路模型，而且該方法僅能將情緒辭典直接套用，並未能依據文句語料作動態調適，所以本論文提出使用BERT模型來改進LSTM的專注力機制，並針對情緒辭典設計更好的調適機制，讓它可根據文句重新編碼以達到動態適能的目的，實驗結果顯示本論文提出之方法準確度皆超越先前最佳的模型。