针对此类问题,本文提出一种基于CNN-BiLSTM的在线评论情感分析方法,不仅可以像LSTM一样建立时序关系,而且可以像CNN一样刻画局部空间特征.医疗服务,物流快递,金融服务,旅游住宿和食品餐饮数据集的实验结果表明,该方法能有效判别消费者在线评论情感倾向,在文本的情感分类中效果较传统机器学习算法更准确,F_1值可以达到94.67%...
由于情感分析涉及多个层面,许多研究采用不同类型的分析方法,如主观情感分类、目标导向情感分析、比较性情感分析和条件句情感分析等。 本文提出了一种融合混合双向长短时记忆网络(BiLSTM)、双向门控循环单元(BiGRU)和一维卷积神 经网络(CNN)以及其他几个层的方法。该方法采用了基于BERT 嵌入 + BiLSTM-BiGRU + 自注意...
基于词注意力的BiLSTM和CNN集成模型的中文情感分析
一种基于对抗训练和多注意力的cnn-bilstm方面情感分析方法技术领域1.本发明涉及自然语言处理技术领域,是一种基于对抗训练和多注意力的cnn-bilstm方面情感分析方法。背景技术:2.随着互联网以及信息技术的迅猛发展,自媒体和电商平台的发展被迅速带动,人们日常社交生活的方方面面都充斥着网络服务,第446次《中国互联网络...
基于BiLSTM-TextCNN的细粒度情感分析方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于BiLSTM-TextCNN的细粒度情感分析方法说明:本发明提供了基于BiLSTM‑TextCNN的细粒度情感分析方法,步骤如下:S1、输入的数据只以单词...专利查询请上爱企查
1.本发明涉及一种基于ab-cnn模型的电商评论多分类情感分析方法。 背景技术: 2.随着互联网大数据的爆发,各类电商平台逐步兴起,把握消费者的情感极性成为目前的一个热门话题,既可以指导企业进行营销策略的制定,也能帮助企业精确把握未来热卖商品的走向。 3.情感分析又称为情感倾向性分析或意见挖掘,是从用户意见中提取信...
针对目标域负荷数据样本不足导致模型训练不充分从而预测精度不高的问题,提出一种改进的分层级迁移学习策略结合多尺度CNN-BiLSTM-Attention模型的短期电力负荷预测方法... 欧阳福莲,王俊,周杭霞 - 《电力系统保护与控制》 被引量: 0发表: 2023年 基于CNN-BiLSTM的消费者网络评论情感分析 现如今,商品在线评论的情感分...
基于AB-CNN模型的电商评论多分类情感分析方法.pdf,本发明涉及一种基于AB‑CNN模型的电商评论多分类情感分析方法,本发明提出了把注意力机制、双向长短时记忆网络和卷积神经网络结合起来,简称AB‑CNN模型,首先进行词向量获取,将词向量作为词嵌入层加载到卷积层,对初
基于TextCNN-Attention-BiLSTM融合模型的煤矿隐患文本分类研究 为实现大量煤矿隐患文本的迅速,精确分类,及时了解安全概况并加以管理.首先,选取安全文库网中多个煤矿隐患数据库为实验数据源,对煤矿隐患文本进行预处理,包括去除噪声... 罗海平,曾向阳,陈勇 - 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 被引量: 0发表: 202...
特征融合文本情感分析卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在自然语言处理上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率.为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆(BiLSTM)...