NTUST-NLP-2 في Rocling-2021 المهمة المشتركة: محلل الدلالي القائم على بيرت مع معلومات مستوى الكلمات

في هذه الورقة، اقترحنا محلل دلالي أبعاد بر فندقية، وهو مصمم من خلال دمج معلومات على مستوى Word.حقق نموذجنا ثلاثة من أفضل النتائج في أربعة مقاييس على rocling 2021 المهمة المشتركة: تحليل المعنويات الأبعاد للنصوص التعليمية ".أجرينا سلسلة من التجارب لمقارنة فعالية مختلف الأساليب المدربة مسبقا.علاوة على ذلك، فإن النتائج تعاني أيضا على أن طريقتنا يمكن أن تحسن بشكل كبير من الأداء من الأساليب الكلاسيكية.استنادا إلى التجارب، ناقشنا أيضا تأثير هياكنات النموذج ومجموعات البيانات.

In this paper, we proposed a BERT-based dimensional semantic analyzer, which is designed by incorporating with word-level information. Our model achieved three of the best results in four metrics on ROCLING 2021 Shared Task: Dimensional Sentiment Analysis for Educational Texts''. We conducted a series of experiments to compare the effectiveness of different pre-trained methods. Besides, the results also proofed that our method can significantly improve the performances than classic methods. Based on the experiments, we also discussed the impact of model architectures and datasets.