【摘 要】
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现有的基于神经网络的评论文本分析方法大多数只关注评论的文本信息,而忽略了用户特征和产品特征在确定评论文本情感中的作用。本文提出基于神经网络的模型,采用BiLSTM与CNN
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772451)
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现有的基于神经网络的评论文本分析方法大多数只关注评论的文本信息,而忽略了用户特征和产品特征在确定评论文本情感中的作用。本文提出基于神经网络的模型,采用BiLSTM与CNN结合的方法,把用户特征和产品特征考虑进来,以充分利用用户特征和产品特征进行情感分析。首先,BiLSTM对文本进行单词级语义编码,在BiLSTM输出层引入注意力机制对用户特征编码,得到评论文本在用户方面的句子表示。然后,使用CNN对句子表示进行句子级语义编码,得到评论文本在用户方面的文档表示。同理,可以得到评论文本在产品方面的文档表示。最后
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