【摘 要】
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随着深度学习的发展,半结构化、非结构化的文本情感分析在管理、舆情分析、预警系统中已经有越来越多的应用价值,它舍弃了传统分析方法的需要人工干预的特征工程,并且在模型结构上有着质的改变.在相同数据的分析对比下,性能上往往也优于其他统计学习模型.本论文在深度学习的基础上作文本情感分析.第一点是针对非平衡数据在模型结构上的优化,对非平衡数据作均匀地采样和切分,利用多个子模型的加权和构建简单集成模型,以达到
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随着深度学习的发展,半结构化、非结构化的文本情感分析在管理、舆情分析、预警系统中已经有越来越多的应用价值,它舍弃了传统分析方法的需要人工干预的特征工程,并且在模型结构上有着质的改变.在相同数据的分析对比下,性能上往往也优于其他统计学习模型.本论文在深度学习的基础上作文本情感分析.第一点是针对非平衡数据在模型结构上的优化,对非平衡数据作均匀地采样和切分,利用多个子模型的加权和构建简单集成模型,以达到降低过拟合和提升验证集准确率的目的;第二点是对于输入的旅游评论文本数据,在提前了解各个评论长度分布的情况下,选择不同的文本长度阈值截断句子,对比分析不同文本覆盖率后发现,可以以完整覆盖99%的标准来选择文本长度的阈值,这样可以显著提升建模效率且较好地保持分类准确率;第三点是,固定汉语文本字符串长度为73时,将RNN、LSTM和GRU三种不同单元的模型对比,LSTM和GRU模型在分类准确率上都表现较好且旗鼓相当.综合得出GRU模型是总体性能相对较优的适合处理长文本的循环神经网络模型.对于旅游数据的另一个子领域——酒店评论数据,它的情感分类问题中,我们采用深度学习的迁移学习模型,利用模型学习景区评论数据得到的嵌入层直接代入新的模型固定,其他层采用均均分布或者0值初始化,经过短时间的训练后,模型也能取得较好的分类准确率,同时回避了目标域的大规模数据需求.最后是针对于云南省的旅游评论数据的信息挖掘,通过描述性统计,我们得出了网络上评价最好和最差的旅游景点;通过词云可视化,以及DF-IDF方法,我们也从庞大的评论数据中提炼出一些关键信息,为提出具体的景区建设管理和整改进一步提供了依据.
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