基于深度学习框架的短文本情感分析方法研究

• 作者: 左国才 张珏 苏秀芝
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Word2vec 情感分析 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 80,82
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.02.46

摘要

随着电子商务的迅猛发展,越来越多的人们喜欢在网上购买商品,商品评论数据也急剧增加,这些评论中含有用户对商品的情感倾向,海量的评论加重了人工管理.本文对商品评论内容进行情感分析,有效帮助商家了解消费者对商品的认可程度,从而提高商品与服务质量.本文通过对Word2vec计算文本词向量,最后应用Keras下的LSTM对商品评论文本进行情感分类,实验验证了该方法在互联网商品评论中的有效性和准确性,取得了较好的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左国才		39	86	6.0	7.0
2	苏秀芝		24	26	2.0	4.0
3	张珏		15	1	1.0	1.0