【摘 要】
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为了提升生鲜水果领域短文本情感分类的准确率,提出了一种并行混合网络的情感分类模型.针对食品领域出现较多的一词多义现象,采用双向编码器表征模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)来提供词的向量化表示;针对生鲜食品评论特殊的结构,采用分段池化卷积神经网络(piecewise convolutional neural network,PCNN)与双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent u
【机 构】
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北京工商大学电商与物流学院,北京100048
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为了提升生鲜水果领域短文本情感分类的准确率,提出了一种并行混合网络的情感分类模型.针对食品领域出现较多的一词多义现象,采用双向编码器表征模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)来提供词的向量化表示;针对生鲜食品评论特殊的结构,采用分段池化卷积神经网络(piecewise convolutional neural network,PCNN)与双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)并行的模型来对文本序列进行特征的提取,最终使用Sigmoid来进行情感分类.为保证实验的公允,在公开数据集上进行实验.结果表明,本文模型准确率达到了94.25％和85.88％.同时发现当PCNN选取合适的分段数之后,也能达到一个较好的效果,其准确率,召回率,F1均高于复杂度更高的BiGRU模型.提出的模型在生鲜水果短文本的情感分类中表现良好,但是对于其他的生鲜食品表现未知.
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