在线评论在用户的购买决策中起到日益重要的作用,电商网站提供海量的用户评论,但是个体很难充分利用所有信息。因此,对这些评论进行分类、分析和汇总是很迫切的任务。首次提出一个基于注意力机制和双向LSTM(bi-directional long short-t...在线评论在用户的购买决策中起到日益重要的作用,电商网站提供海量的用户评论,但是个体很难充分利用所有信息。因此,对这些评论进行分类、分析和汇总是很迫切的任务。首次提出一个基于注意力机制和双向LSTM(bi-directional long short-term memory,BLSTM)的模型来判定评论对象的类别,用于评论的分类。模型首先使用BLSTM对词向量形式的评论进行训练;然后根据词性为BLSTM的输出向量赋予相应权重,权重作为先验知识能指导注意力机制的学习;最后使用注意力机制捕捉与类别相关的重要信息用于类别判定。在SemEval数据集上进行了实验,结果表明,模型能有效提高评论对象类别判定的效果,优于其他算法。展开更多
文摘在线评论在用户的购买决策中起到日益重要的作用,电商网站提供海量的用户评论,但是个体很难充分利用所有信息。因此,对这些评论进行分类、分析和汇总是很迫切的任务。首次提出一个基于注意力机制和双向LSTM(bi-directional long short-term memory,BLSTM)的模型来判定评论对象的类别,用于评论的分类。模型首先使用BLSTM对词向量形式的评论进行训练;然后根据词性为BLSTM的输出向量赋予相应权重,权重作为先验知识能指导注意力机制的学习;最后使用注意力机制捕捉与类别相关的重要信息用于类别判定。在SemEval数据集上进行了实验,结果表明,模型能有效提高评论对象类别判定的效果,优于其他算法。
