基于深度学习的商品评论情感分类

• 作者: 严鹏
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 商品评论 深度学习 LSTM Word Embedding
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 135-138
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 2787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.11.030

摘要

近年来,随着互联网技术的进步,我国电子商务也有了快速的发展,越来越多的人选择网络购物,顾客利用互联网平台对所购产品进行文字评价或数字评分已成为一种常态.商品评论的情感分类是获取顾客对该商品直接反馈的一个重要方式.现阶段,在情感分类研究中最常用的是基于机器学习和情感词典的传统方法,但这些方法都存在一些不足之处.因此,本文主要采用深度学习中的LSTM网络对某品牌电视的评论进行模型构建与数据分析,并与基于机器学习的SVM方法进行对比分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严鹏	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	1	0	0.0	0.0