【摘 要】
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[目的 /意义]文本情感分类是近年来情报学领域的研究热点之一.已有研究大多关注针对目标文本的单一情感分类.本文旨在探索基于深度学习的电商评论信息多刻面情感分类方法.[方法/过程]提出一种基于Atten-tion-BiGRU-CNN的多刻面情感分类模型,通过BiGRU和CNN获取上下文信息和局部特征,利用Attention机制优化隐层权重,以深度挖掘文本内隐语义和有效刻画多刻面情感.[结果/结论]在中文电商评论信息语料上的实验表明,相较于其他神经网络模型,本文方法可有效提高多刻面情感分类的准确度.[创新/局
【机 构】
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天津师范大学管理学院,天津300387;南京理工大学经济管理学院,江苏南京210094;南京理工大学经济管理学院,江苏南京210094
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[目的 /意义]文本情感分类是近年来情报学领域的研究热点之一.已有研究大多关注针对目标文本的单一情感分类.本文旨在探索基于深度学习的电商评论信息多刻面情感分类方法.[方法/过程]提出一种基于Atten-tion-BiGRU-CNN的多刻面情感分类模型,通过BiGRU和CNN获取上下文信息和局部特征,利用Attention机制优化隐层权重,以深度挖掘文本内隐语义和有效刻画多刻面情感.[结果/结论]在中文电商评论信息语料上的实验表明,相较于其他神经网络模型,本文方法可有效提高多刻面情感分类的准确度.[创新/局限]进一步丰富多刻面情感分类的方法途径,为深度挖掘电商评论信息以及优化产品和营销策略提供参考.本文语料主要基于单一类别电商评论信息,聚焦可归纳刻面的情感分类,进一步的研究可面向类别多元化、需通过深度学习提取刻面信息的更大规模语料展开.
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