【摘 要】
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在传统行业利用“互联网+”创新模型进行产业升级的背景下,浙江省某大型企业运用互联网技术实现了“互联网+营销”的信息化平台建设,自该营销平台正式上线以来,平台中用户对营销产品的评论数据获得了爆发式的增长,如何从这些文本数据中挖掘出用户对产品的反馈意见,并辅助企业对产品进行升级改进是当前企业所关注的重点问题。为此本文在该营销平台百万级用户的评论数据支撑下,提出了融合先验知识的深度学习网络算法与基于改进
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在传统行业利用“互联网+”创新模型进行产业升级的背景下,浙江省某大型企业运用互联网技术实现了“互联网+营销”的信息化平台建设,自该营销平台正式上线以来,平台中用户对营销产品的评论数据获得了爆发式的增长,如何从这些文本数据中挖掘出用户对产品的反馈意见,并辅助企业对产品进行升级改进是当前企业所关注的重点问题。为此本文在该营销平台百万级用户的评论数据支撑下,提出了融合先验知识的深度学习网络算法与基于改进BERT的双通道神经网络算法的文本情感分析方法,对用户评论数据进行情感分析,挖掘用户对营销产品的意见看法,最后结合互联网营销平台实现了所提算法模型的应用。本文的主要研究内容总结如下:1)针对情感词典构建成本高且文本向量化后的词向量所蕴含的情感特征不足的问题,提出一种融合先验知识的深度学习文本情感分析算法。首先,该方法采用向量余弦相似度计算与SO-PMI算法实现领域情感词典的自动化构建,然后将领域情感词典作为先验知识库对文本序列进行情感增强。其次,使用Word2Vec词嵌入模型获得情感增强后的文本词向量序列,在特征提取层上采用双向门控循环单元网络与自注意力网络来对文本情感特征进行捕获。经实验表明,所提算法模型对比其他基准模型能够更加高效的捕获文本情感特征。2)针对当前情感分析任务中静态词嵌入模型无法有效对多义词进行向量表示、单层深度学习算法无法充分捕获文本情感特征等问题,提出一种基于改进BERT的双通道神经网络文本情感分析算法。该方法以全词掩码的BERT模型作为词嵌入层,通过融合卷积神经网络与双向门控循环单元网络组成双通道特征提取层,分别从词语级与句子级的层面对文本的情感特征进行提取,其输出根据情感特征重要程度经自注意力网络为局部与全局特征分配以相应的权重分值,以突出特征提取层所捕获的情感特征信息。经过对比实验表明,利用BERT模型得到的动态词向量结合双通道神经网络模型结构能够更加有效的对文本情感倾向做出判断。3)实现了用户评论情感分析算法在互联网营销平台中的应用。首先对互联网营销平台的背景与系统架构进行了概述,其次对平台文本情感分析模块进行了设计与实现,该模块底层依托大数据基础设施平台提供的数据服务能力,利用Python实现用户评论情感分析算法模型的训练及调用,采用微服务架构对情感分析服务接口进行研发,各业务微服务通过远程调用对情感分析接口进行请求,其分析结果利用前端框架Vue.js与中间件ECharts进行可视化研发,最终使得互联网营销平台依靠文本情感分析模块完成对用户评论数据的实时分析。
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