基于BiLSTM自动生成个性化评论

• 作者: 张晶晶 高永兵
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 编码器-解码器模型 自动生成评论 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 页码范围: 227-228
• 页数: 2页
• 分类号: TP311

摘要

该文对用户及产品信息进行分析,并尝试建立一个评论写作助手以帮助用户撰写评论。使用编码器-解码器框架以及注意力机制,通过编码用户历史评论、产品标题以及评级,经注意力增强的解码器解码,最终达到生成个性化评论的效果。在亚马逊电子产品数据集上的实验结果表明,我们的模型相比现有的基准模型在各项指标上都有所提升,且能够生成准确、个性化的评论。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高永兵		64	245	6.0	13.0
2	张晶晶		7	19	2.0	4.0