基于词向量Doc2vec的双向LSTM情感分析

• 作者: 吴小玲 张俊飞 毕志升
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 词嵌入 Word2vec Doc2vec LSTM 双向LSTM
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 2385-2389,2399
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.12.002

摘要

针对词嵌入技术Word2vec仅仅利用上下文环境生成词向量,对文档词序语义表达不足,提出Doc2vec词向量生成方式;LSTM按照历史顺序处理时间序列数据,没有考虑到下文信息,因此提出双向LSTM实现评教评语的情感分析.通过两组对比实验:Word2vec和Doc2vec词向量生成对比实验、LSTM和双向LSTM评教评语情感分析对比实验,验证了Doc2vec词向量技术对句子的表达优于Word2vec,双向LSTM在情感分析中具有更高的精准度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕志升	广州医科大学基础医学学院	12	29	3.0	4.0
2	张俊飞	广州医科大学基础医学学院	28	36	4.0	5.0
3	吴小玲	广州医科大学基础医学学院	9	22	3.0	4.0