基于Word2vec_BiLSTM的用餐评论情感分析

为充分了解顾客对餐品的满意程度,帮助商家准确把握顾客的消费需求,以外卖平台用餐评论数据为基础,采用word2vec_BiLSTM文本情感分类模型的方法,使用word2vec预训练出各评论语句表征的词向量,利用三种基线模型RNN、LSTM、BiLSTM进行对比试验,根据相应的评价指标对多种分类模型效果进行分析。试验结果表明,word2vec_BiLSTM的F_(1)指标为91.71%,与RNN和LSTM模型相比,分别提高了3.81%、2.46%,word2vec_BiLSTM的ACC值为91.19%,与RNN和LSTM模型相比,分别提高了4.56%、1.62%。