【摘 要】
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今天,随着电商平台的发展,越来越多的消费者在网上进行消费,积累了大量的商品评价信息。消费者、销售者和生产厂商习惯于通过浏览相应产品的用户评价来获得决策辅助。然而目前对评价文本的研究主要集中在段落级和句子级,在评价文本中往往一句话包含多个情感搭配,如何准确地提取出文本中的评价对象和情感词成为需要解决的问题。为了提供更加细粒度的决策信息,本文针对商品评价要素识别和情感倾向分析问题进行了研究,主要的工作
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今天,随着电商平台的发展,越来越多的消费者在网上进行消费,积累了大量的商品评价信息。消费者、销售者和生产厂商习惯于通过浏览相应产品的用户评价来获得决策辅助。然而目前对评价文本的研究主要集中在段落级和句子级,在评价文本中往往一句话包含多个情感搭配,如何准确地提取出文本中的评价对象和情感词成为需要解决的问题。为了提供更加细粒度的决策信息,本文针对商品评价要素识别和情感倾向分析问题进行了研究,主要的工作包括:1、提出基于改进BiLSTM的商品评价要素识别模型。首先在BiLSTM的输入层嵌入Bert,将评价文本向量化;其次选择词语特性和句法特征与分词后的词语分别通过Bert词嵌入作为模型输入变量;然后在BiLSTM的网络层叠加注意力机制,解决商品评价文本序列存在语义稀释问题;最后在BiLSTM的输出层融合CRF约束机制,增强模型识别结果的解释性。对商品评价要素实体、属性和情感词进行识别提取。从理论层面上分析该方法的有效性和可行性,最后通过实验验证。2、提出基于3通道CNN和BiGRU并行提取特征的细粒度情感分析模型。首先选用BiGRU代替单向GRU和传统的RNN,使模型考虑到文本上下文语义信息的同时解决梯度消失问题;其次分别使用不同大小卷积核的CNN在不同的通道内提取不同的文本局部特征信息。两者分别提取特征后将不同特征向量拼接在一起输入分类器,既能弥补各自的缺陷又能增强模型的特征提取能力。将从商品评价中识别出的评价要素词对进行细粒度情感倾向分析。从理论层面上分析该方法的有效性和可行性,最后通过实验验证。
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