摘要

情感分析是自然语言处理的重要任务之一。本文提出了一种基于预训练语言模型的情感分析方法，通过引入领域适应技术，显著提升了跨领域情感分析的性能。

研究背景

随着社交媒体的普及，用户生成的内容呈爆炸式增长。如何从海量文本中准确识别用户情感，成为学术界和工业界共同关注的热点问题。

方法

我们采用了BERT作为基础模型，并设计了以下改进：

  • 领域适应层：减少源领域和目标领域之间的分布差异
  • 情感词典增强：融入情感先验知识
  • 对抗训练：提高模型的鲁棒性

引用

@inproceedings{zhang2023sentiment,
  title={Sentiment Analysis in Natural Language Processing},
  author={Zhang, San and Li, Si},
  booktitle={ACL},
  year={2023}
}