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基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析
被引量:
3
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作者
袁丁
章剑林
吴广建
《软件》
2019年第8期181-189,共9页
评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,...
评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,通过研究方面类别情绪分析(ACSA)方法,提出了CNN-GCAE和CNN-SynATT模型,解决了原来模型在数据处理方面的不足,提高了情感分析的精准度和召回率。实验结果表明,改进模型对评论数据情感分析的准确率效果明显。
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关键词
方面级
情感分析
word2vec
字词向量联合
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职称材料
题名
基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析
被引量:
3
1
作者
袁丁
章剑林
吴广建
机构
杭州师范大学阿里巴巴商学院
出处
《软件》
2019年第8期181-189,共9页
文摘
评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,通过研究方面类别情绪分析(ACSA)方法,提出了CNN-GCAE和CNN-SynATT模型,解决了原来模型在数据处理方面的不足,提高了情感分析的精准度和召回率。实验结果表明,改进模型对评论数据情感分析的准确率效果明显。
关键词
方面级
情感分析
word2vec
字词向量联合
Keywords
Aspect level
Emotional analysis
Word2vec
Word-Char vector association
分类号
TP339 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析
袁丁
章剑林
吴广建
《软件》
2019
3
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