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题名基于深度学习的不均衡评论文本情感分析模型
被引量：3
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作者
温廷新
陈依琳
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机构
辽宁工程技术大学工商管理学院
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出处
《情报探索》
2022年第7期14-22,共9页
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基金
辽宁省社会科学规划基金项目“辽宁新型城镇化评价指标体系研究”(项目编号:L14BTJ004)成果之一。
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文摘
[目的/意义]旨在为提高不均衡文本情感分析性能提供参考。[方法/过程]结合深度学习思想,建立一种基于LWC-BiLSTM的不均衡评论文本情感分析模型。首先,采用LWC(LDA-Word2vec-CNN)模型对原始评论集做抽样失衡处理,提取特征词和词语间语义信息,生成特征矩阵,并将其与训练好的词向量组合,作为均衡评论集输入矩阵;然后,选用BiLSTM算法进行情感分类;最后,将带有情感标签的评论基于商品特征聚类,进一步了解用户对商品的关注情况及商品自身的优缺点。[结果/结论]LWC模型是一种高准确率的不均衡文本处理方法,能对评论特征词有效提取;BiLSTM算法较其他算法具有更好的情感分类效果;LWC-BiLSTM模型可提高类别不均衡文本的深度学习性能,有效对不均衡评论文本进行情感分析。
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关键词
不均衡评论文本
深度学习
情感分析
LDA-Word2Vec-CNN
双向长短期记忆网络
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Keywords
imbalanced comment text
deep learning
sentiment analysis
LDA-Word2Vec-CNN
Bi-directional long short term memory networks(BiLSTM)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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