多特征融合的双向门控循环单元情感倾向研究

通过对产品评论爆炸式增长进行情感分析,不仅可以为潜在消费者提供购买决策,还可以指导企业不断优化商业决策,提高产品质量。文章对现有神经网络情感分析模型进行研究,提出了一种新的情感分析模型——多特征融合双向门控循环单元(MFF-BiGRU)。首先,MFF-BiGRU生成不同的特征通道,以充分了解产品评论的情感信息。然后将通道分别输入到BiGRU网络中,使模型能够从不同的角度学习句子中的情感特征信息,并探索句子不同方面的隐藏信息。通过层归一化提取不同BiGRU网络输出结果中关于情感特征的最重要信息。Merge层通过连接操作来融合提取的重要信息。最后,Softmax层最终对最后一层的输出进行分类。实验结果表明,在京东食品评论数据集上,MFF-BiGRU的性能优于传统的神经网络模型和经典分类器。