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随着互联网飞速发展及智能终端的普及,网购逐渐成为一种重要的购物方式。在这样的背景下,细粒度情感分析成为了当前热门研究领域之一,而评价对象抽取是细粒度情感分析的重要步骤。提出了一种基于深度学习的电商评论文本评价对象抽取模型,模型通过双向LSTM获取词语上下文的整体信息特征,且通过卷积神经网络获取词语周围n-gram的局部特征信息,将融合两种特征信息融合后输入至CRF模块进行判别序列建模。实验结果表明该模型的抽取效果相比其他抽取模型有一定的提升。