【摘 要】
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随着互联网技术与旅游的融合,游客在购买旅游商品的过程中往往会浏览商品的评论来决定是否购买。这些真实的评论中往往包含着游客的购物体验,商品质量和售后服务等信息。方面情感分析技术获取评论句子中的方面情感极性,帮助游客快速的了解商品的优缺点,并协助商家改进服务。准确的识别句子中的方面,深层次挖掘句子中词语间的依赖关系,是方面情感分析的关键步骤。本文将深度学习模型与注意力机制相结合对方面情感分析下的两个子
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随着互联网技术与旅游的融合,游客在购买旅游商品的过程中往往会浏览商品的评论来决定是否购买。这些真实的评论中往往包含着游客的购物体验,商品质量和售后服务等信息。方面情感分析技术获取评论句子中的方面情感极性,帮助游客快速的了解商品的优缺点,并协助商家改进服务。准确的识别句子中的方面,深层次挖掘句子中词语间的依赖关系,是方面情感分析的关键步骤。本文将深度学习模型与注意力机制相结合对方面情感分析下的两个子任务进行了研究,并构建了智慧旅游平台及实现了商品评论分析功能。具体内容如下:（1）提出基于注意力机制的方面类别检测方法。首先使用BERT预训练模型准确的将蕴含语义关系的中文评论文本编码成字向量,然后使用深度学习模型Bi LSTM对隐藏特征深度抽取,最后使用注意力机制利用完整语义关系防止重要信息的丢失,在Sem Eval 2016上的数据集上实验模型准确率和F1值分别达到了86.89%和85.96%。（2）提出基于交互注意力机制的方面类别情感分析方法。首先使用预训练模型Ro BERTa将方面类别和上下文信息分别转换成向量表示后,然后利用Bi GRU模型抽取方面类别和上下文提取隐藏的文本特征后,最后使用交互注意力机制分别计算方面类别对评论文本的影响和评论文本对方面类别的影响进行连接后输入到全连接层进行情感分类。在Sem Eval 2016上的数据集上实验准确率和F1值达到了90.65%和89.71%。（3）构建了一个智慧旅游平台,并实现商品评论分析功能。智慧旅游平台包括了景区、优选、美食、路线等模块,针对优选模块的商品评论采用提出的算法进行方面类别情感分析来进一步提高游客体验,并验证了模型的有效性。综上所述,本文主要针对商品评论进行了方面类别检测和方面类别情感分析两个方面的研究,构建了智慧旅游平台及实现了商品评论分析功能。对平台中的商品评论判断了其方面类别情感极性,进一步验证了模型的性能。
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