【摘 要】
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随着互联网和电子商务的飞速发展,网购已经成为我们日常生活中的一部分。在网购时,用户除了要看商品本身描述信息之外,其他已购买用户的评论也是重要参考指标。对商品评论进行情感分析,对用户来说可以知道商品的真实口碑,从而决定是否购买;对商家来说,通过了解商品的市场口碑情况,调整销售策略从而增加营收。由于商品评论文本偏口语化,机器学习的方法过度依赖人工提取特征,导致机器学习方法在进行商品评论情感分析时有较大
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随着互联网和电子商务的飞速发展,网购已经成为我们日常生活中的一部分。在网购时,用户除了要看商品本身描述信息之外,其他已购买用户的评论也是重要参考指标。对商品评论进行情感分析,对用户来说可以知道商品的真实口碑,从而决定是否购买;对商家来说,通过了解商品的市场口碑情况,调整销售策略从而增加营收。由于商品评论文本偏口语化,机器学习的方法过度依赖人工提取特征,导致机器学习方法在进行商品评论情感分析时有较大局限性。而深度神经网络的复杂度和自动提取特征的特性使得深度学习方法可以很好的进行情感分析。但常用的深度学习模型在进行情感分析时本质是文本分类,没有使用文本中的情感信息,这会损失一定的精度。从以上角度出发,本文将商品评论中的情感信息融入深度学习模型中,提出了tri-channel-CNN-BiLSTM-emotional-multihead-attention结构的商品评论情感分析模型。采用爬虫技术从京东商城抓取评论数据,经过数据清洗和数据平衡之后分成训练集和测试集;搜集了互联网公开的基础情感词典,采用PMI点互信息算法进行情感词典扩充;改进了传统的word2vec词向量训练算法,在损失函数中加入情感信息,使得训练出来的词向量包含情感信息,更加适合情感分析任务。还训练了词性向量、依存关系向量,采用三通道矩阵来表示商品评论;采用CNN+BiLSTM网络结构,使得模型可以捕获本文的局部信息和全局信息。在卷积层的计算结果中加入位置向量,使其包含了序列信息,充分发挥BiLSTM层的特点;引入多头情感注意力机制,通过输入文本中每个词的情感得分来计算其对整个文本情感倾向的贡献度。通过编码实现和调参优化,本文提出的模型在京东商城评论数据集上的F1值为95.97%,而机器学习方法支持向量机、朴素贝叶斯和决策树的F1值分别是86.01%、82.83%和82.95%,常用的深度学习文本分类方法TextRNN和TextCNN的F1值分别是91.29%和90.08%,通过对比可见本文提出的融入情感信息的深度学习模型在情感分析任务中有更强的适用性。
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