[目的/意义]从高校图书馆社交网络平台用户评论数据挖掘角度出发,对用户评论情感极性进行细粒度分析,为高校图书馆了解用户真实情感倾向并提升服务质量提供科学依据。[方法/过程]以国内高校图书馆社交网络平台用户中文评论数据为研究对...[目的/意义]从高校图书馆社交网络平台用户评论数据挖掘角度出发,对用户评论情感极性进行细粒度分析,为高校图书馆了解用户真实情感倾向并提升服务质量提供科学依据。[方法/过程]以国内高校图书馆社交网络平台用户中文评论数据为研究对象,通过Tensor Flow深度学习框架,利用Keras人工神经网络库,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)结合,并引入层次化注意力机制(Hierarchical Attention,HAN),构建基于CNN-BiLSTM-HAN混合神经网络的情感分析模型。[结果/结论]利用真实高校图书馆社交网络平台用户评论数据集进行实验,本文方法取得93.38%的准确率,结果表明本文模型的有效性。模型较为复杂,导致模型训练时间上较长,方法模型的普适性有待进一步检验,表情符号信息没有得到有效利用,参数设置尚需进一步研究。展开更多
文摘[目的/意义]从高校图书馆社交网络平台用户评论数据挖掘角度出发,对用户评论情感极性进行细粒度分析,为高校图书馆了解用户真实情感倾向并提升服务质量提供科学依据。[方法/过程]以国内高校图书馆社交网络平台用户中文评论数据为研究对象,通过Tensor Flow深度学习框架,利用Keras人工神经网络库,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)结合,并引入层次化注意力机制(Hierarchical Attention,HAN),构建基于CNN-BiLSTM-HAN混合神经网络的情感分析模型。[结果/结论]利用真实高校图书馆社交网络平台用户评论数据集进行实验,本文方法取得93.38%的准确率,结果表明本文模型的有效性。模型较为复杂,导致模型训练时间上较长,方法模型的普适性有待进一步检验,表情符号信息没有得到有效利用,参数设置尚需进一步研究。
