基于BiLSTM-CNN-MultiHeadAttention-Dropout的物流评论情感分析

物流文本情感分析在快速发展的电商行业中愈加重要,为更好捕获局部情感特征并充分挖掘全局语义信息,提出一种基于BiLSTM-CNN-MultiHeadAttention-Dropout的物流评论情感分析模型。该模型对现有模型进行了改进,通过BiLSTM进行特征获取,对重要部分使用MultiHeadAttention机制捕获特征,采用Dropout机制来防止过拟合,最后用CNN提取特征,并应用于物流领域。为验证该模型有效性,对某电商平台的物流评论进行了实验分析,结果表明,该模型的准确率较高,可以为企业处理物流评论数据提供有效支撑。