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在大規(guī)模無監(jiān)督語料上預訓練的語言模型正逐漸受到自然語言處理領琙硏究者的關(guān)注。現(xiàn)有模型在預訓練階段主要提取文本的語義和結(jié)構(gòu)特征，針對情感類任務的復雜情感特征，在最新的預訓練語言模型BERI（雙向 transformers編碼表示）的基礎上，提岀了一種側(cè)重學習情感特征的預訓練方法。在目標領域的預練階段，利用情感詞典改進了BERT的預訓練任務。同時，使用基于上下文的詞粒度情感預測任務對掩蓋詞情感極性進行分類，獲取偏向情感特征的文本表征。最后在少量標注的目標教據(jù)集上進行微調(diào)。實驗結(jié)果表明，相較于原BERT模型，可將情感任務的精度提升1個百分點，特別是訓練樣本較少時，能取得更先進的效果。
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