【摘 要】
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[目的/意义]对已有的文本表示、分类算法进行组合,遴选一种复杂度低、训练时间少的组合方式,构建商品评论情感文本分类的优化模型。[方法/过程]以Keras API为应用环境,将Word
【机 构】
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重庆文理学院机电工程学院; 重庆文理学院图书馆;
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[目的/意义]对已有的文本表示、分类算法进行组合,遴选一种复杂度低、训练时间少的组合方式,构建商品评论情感文本分类的优化模型。[方法/过程]以Keras API为应用环境,将Word2vec词向量输入Embedding嵌入层,依据句子词索引序列,通过控制trainable参数实现3种商品评论的文本表示;将不同的文本表示分别与不同分类算法进行匹配,分析分类效果差异,确立较优算法组合。[结果/结论 ]Word2vec词向量输入Embedding嵌入层继续训练的文本表示方法,结合TextCNN算法训练获得的分类模型,在商品评论测试集上分类效果表现较好,准确率和ROC曲线面积AUC值分别为94.02%、0.982 7。应用表明,分类模型能较好实现商品评论的情感分类,有较好的分类泛化能力。
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