【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展和移动端的快速普及,各大网络平台的用户量在快速增长,各种网络评论数据也呈现爆发式增长,使得评论情感分类的工作难度也随之提升,如评论情感模糊不清等问题层出不穷。本文发现,如今的网络评论很多时候不是独立存在的,而是可以通过用户和产品信息建立起联系的。因此,本文针对结合用户与产品信息的评论情感分类进行深入的研究,其主要目的是研究用户与产品信息对评论情感分类的影响,以及如何有效利用
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随着互联网技术的飞速发展和移动端的快速普及,各大网络平台的用户量在快速增长,各种网络评论数据也呈现爆发式增长,使得评论情感分类的工作难度也随之提升,如评论情感模糊不清等问题层出不穷。本文发现,如今的网络评论很多时候不是独立存在的,而是可以通过用户和产品信息建立起联系的。因此,本文针对结合用户与产品信息的评论情感分类进行深入的研究,其主要目的是研究用户与产品信息对评论情感分类的影响,以及如何有效利用用户与产品信息来提升评论情感分类的准确率,具体研究内容有以下三个方面:（1）针对用户与产品信息对于评论情感分类的影响,本文提出了一种基于注意力与用户产品信息的情感分类方法。通过引入用户和产品信息作为辅助特征,又采用由双向长短时神经网络、自注意力机制、交叉注意力机制构成的神经网络模型来学习主评论、用户产品评论各自的特征以及关联语义信息,最后融合多重信息来实现最终的评论情感分类。（2）针对用户与产品信息和主评论之间的关联性,本文提出了一种基于图卷积与用户产品信息的情感分类方法。为了能够有效地利用用户与产品信息,并构建用户与产品信息和主评论之间的关联,本文尝试引入图网络模型对产品评论信息进行编码,将用户与产品信息和评论之间的关系构建为一个图,基于图卷积网络模型学习用户与产品信息对评论的影响,从而提升评论情感分类的准确率。（3）针对用户与产品评论的情感对主评论情感的影响,本文提出了一种基于多角度情感融合的情感分类研究方法。先是采用多头注意力机制分别对主评论、用户评论、产品评论进行多角度地学习各自的全局语义信息,再使用三个不同的图网络从不同的角度去捕获三者评论之间的重要关联信息,经过一系列多角度地训练学习三者之间的重要特征,最终输出所有情感并取平均情感值,从而实现主评论的情感分类。本文对以上三种不同的研究方法展开实验,结果表明本文提出的三种模型均能有效地提升评论情感分类准确率,相比基准模型提高了约7%～12%,这一结果对于基于用户与产品信息的评论情感分类这一研究方向也具有一定的参考价值。
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