【摘 要】
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针对基于词向量的神经网络模型在产品属性情感分析中效果不佳的问题,提出一种集成离散特征和词向量特征的深度集成神经网络模型。该模型首先引入和直接循环图紧密结合的特殊
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针对基于词向量的神经网络模型在产品属性情感分析中效果不佳的问题,提出一种集成离散特征和词向量特征的深度集成神经网络模型。该模型首先引入和直接循环图紧密结合的特殊开关递归神经网络模型完成产品属性情感分析任务。然后,在统一框架下深度集成离散CRF模型、开关递归神经网络模型以及LSTM循环神经网络模型。最后引入流水线、联合、折叠三种任务模型,完成属性提取和情感分析任务。以宏观F1分数作为评估指标,在SemEval-2016的笔记本电脑和餐馆评论数据集上做实验。开关递归神经网络模型的F1分数为:48.21%和62.19%,超过普通递归神经网络模型近1.5个百分点,因而开关递归神经网络能够有效捕获复杂特征,提升产品属性情感分析的效果。而深度集成离散特征和词向量特征的神经网络模型的F1分数为:49.26%和63.31%,均超过基线结果0.5到1个百分点,表明离散特征和词向量特征互相促进,另一方面,也暗示仅仅基于词向量的神经网络模型仍有提升空间。三种任务模型中,流水线模型的F1分数最高,表明最好将属性提取和情感分类任务分开完成。
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