【摘 要】
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移动互联网助推的电子商务时代使得商品评价空前繁荣,论文提出一种基于深度学习的改进型模型来分析评价数据的情感。首先通过分词与综合停用词表等预处理数据集,然后使用Skip
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家交通部科技项目(编号:2011318740240);重庆市研究生科研创新项目(编号:CYS16031)资助
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移动互联网助推的电子商务时代使得商品评价空前繁荣,论文提出一种基于深度学习的改进型模型来分析评价数据的情感。首先通过分词与综合停用词表等预处理数据集,然后使用Skip-gram模型训练出数据集中每个词的词向量,并使用自扩充情感词典对评价语句情感极性进行量化,量化的情感正负值与词向量形成融合矩阵输入,并通过分流规则设计进行差异网络输入,选择CNN或RNN完成抽象特征提取,即Shunt-C＆RNN产品评价分类模型（改进型深度学习方法）。与传统机器学习SVM相比,改进型深度学习方法准确率大幅提升6.6%,较单一
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