【摘 要】
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近几年随着电子商务的不断发展成熟,网上购物越来越普及。消费者在浏览电子商务网站的同时,也可以将对各种商品的评论发表到网站上。如何充分挖掘、高效利用这些商品评论信息显得格外重要,情感分析技术由此产生。目前主流的情感分析研究方法有基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。基于情感知识的情感分析方法关键是针对词语的情感倾向进行研究,具有一定的局限性。基于机器学习的情感分析方法目前主要利用传统的机器学习方法
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近几年随着电子商务的不断发展成熟,网上购物越来越普及。消费者在浏览电子商务网站的同时,也可以将对各种商品的评论发表到网站上。如何充分挖掘、高效利用这些商品评论信息显得格外重要,情感分析技术由此产生。目前主流的情感分析研究方法有基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。基于情感知识的情感分析方法关键是针对词语的情感倾向进行研究,具有一定的局限性。基于机器学习的情感分析方法目前主要利用传统的机器学习方法。随着深度学习的兴起,越来越多的学者将Deep Learning运用到情感分析领域。因此,本文探究运用深度学习方法进行情感分析研究,提高评论文本情感分类的准确率。本文目标是构建一个高效准确的商品评论情感分析系统。实验所用的商品评论数据集,一部分利用Scrapy框架从京东网站上爬取,一部分来自网上公开的数据集。对中文数据进行分词、词性筛选、去停用词,通过合理改进Word2Vec模型实现将预处理过的评论文本转换成词向量矩阵,输入到后续的情感分析分类器中。本文重点是情感分析分类器的设计。卷积神经网络TextCNN能够降低数据规模和复杂程度,深层次捕捉文本数据的n元语法特征。门控循环单元GRU模型简单、训练时间短,能够有效解决长短时间序列的变化问题,获得全局文本特征。本文提出新模型TextCNN-GRU作为系统的分类器。该模型先进入嵌入层完成词向量化训练,接着CNN部分提取文本局部最优特征,GRU部分获得全局的句子表达,最后输出情感分类。为了提升模型的效果,本文在参数选择上设置很多对比实验,有词向量维度、GRU层层数、滑动窗口大小等。通过TextCNN-GRU混合模型与单一模型TextCNN、GRU以及传统机器学习模型SVM、Naive Bayes、KNN比较,表明TextCNN-GRU在情感分析上比其他5种模型有更高的准确率,很好说明TextCNN-GRU能够综合TextCNN和GRU各自优势,取得更好的分类效果。
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