基于BiLSTM-Attention的电商评论情感分析

• 作者: 史振杰 孙立辉 庞超逸 张百灵 董兆伟
• 来源期刊: 河北省科学院学报
• 关键词: 情感分析 长短期神经网路 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 12-19
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了更加准确的对电商评论中的文本信息进行情感分析,提出了一种融合注意力机制与双向长短期神经网络(LSTM)的混合模型结构.首先,利用长短期记忆神经网络对于时序序列结构的分析,充分挖掘句子中的潜在信息,有效克服长期遗忘的问题,然后通过注意力机制的使用能够对句子中不同特征分配权重,对于句子中倾向于用户情感的特征信息进行关注,有效改善识别效率.通过在有标签的京东某手机评论数据集上的实验,表明该方法在该领域具有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立辉	河北经贸大学信息技术学院	27	111	6.0	9.0
2	董兆伟	河北经贸大学信息技术学院	11	1	1.0	1.0
3	史振杰	河北经贸大学信息技术学院	4	0	0.0	0.0
4	庞超逸	河北经贸大学信息技术学院	2	0	0.0	0.0
5	张百灵	河北经贸大学信息技术学院	2	0	0.0	0.0