基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析

• 作者: 吴广建 章剑林 袁丁
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 方面级 情感分析 word2vec 字词向量联合
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 181-189
• 页数: 9页
• 分类号: TP339
• 字数: 5902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.042

摘要

评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注.本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,通过研究方面类别情绪分析(ACSA)方法,提出了CNN-GCAE和CNN-SynATT模型,解决了原来模型在数据处理方面的不足,提高了情感分析的精准度和召回率.实验结果表明,改进模型对评论数据情感分析的准确率效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章剑林	杭州师范大学阿里巴巴商学院	15	366	6.0	15.0
2	吴广建	杭州师范大学阿里巴巴商学院	3	6	2.0	2.0
3	袁丁	杭州师范大学阿里巴巴商学院	2	6	2.0	2.0