识别线上消费者群体评论的情感倾向,有助于优化平台推荐算法及提升服务质量,如何有效识别消费者情感倾向,是一个热门的研究选题。本文基于多头自注意力机制的双向长短期机制提出MABM(Multi-head self-Attention and Bidirectional long-...识别线上消费者群体评论的情感倾向,有助于优化平台推荐算法及提升服务质量,如何有效识别消费者情感倾向,是一个热门的研究选题。本文基于多头自注意力机制的双向长短期机制提出MABM(Multi-head self-Attention and Bidirectional long-short term Memory neural network)情感倾向识别模型,采用知名电影点评网站豆瓣点评在线评论数据作为语料,使用文本挖掘工具对数据进行预处理,以10个机器学习模型和4个深度学习模型为对照组,按照8:2划分训练集和测试集来验证对比评估MABM模型的有效性和稳健性。两组对比实验结果发现,深度神经网络模型预测效果整体优于机器学习模型,并且以MABM模型的分类效果最佳。MABM模型能够有效识别消费者评论的情感倾向,使推荐算法能有效结合消费者的心理行为,以获得更显著的营销效果。展开更多
文摘识别线上消费者群体评论的情感倾向,有助于优化平台推荐算法及提升服务质量,如何有效识别消费者情感倾向,是一个热门的研究选题。本文基于多头自注意力机制的双向长短期机制提出MABM(Multi-head self-Attention and Bidirectional long-short term Memory neural network)情感倾向识别模型,采用知名电影点评网站豆瓣点评在线评论数据作为语料,使用文本挖掘工具对数据进行预处理,以10个机器学习模型和4个深度学习模型为对照组,按照8:2划分训练集和测试集来验证对比评估MABM模型的有效性和稳健性。两组对比实验结果发现,深度神经网络模型预测效果整体优于机器学习模型,并且以MABM模型的分类效果最佳。MABM模型能够有效识别消费者评论的情感倾向,使推荐算法能有效结合消费者的心理行为,以获得更显著的营销效果。
