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%...
BiLSTM两者都提取了一定的语义信息所以效果差不多,CNN的效果要略好于BiLSTM,这是由于在数据集较小文本较短的情况下,CNN的卷积效果可以整体提取句子的语义信息,而BiLSTM则无法发挥其优势。
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...
构建一种基于CNN-BiLSTM融合多头自注意力机制的电商评价情感分析模型，能够更好地处理文本中的长距离依赖关系和捕捉情感信息的语义关系，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力，进而提高商家对消费者评论的情感理解和评价准确性。基于一个中文电商公开数据集对模型进行了实验，并将其与其他模型进行了比较。实验结果表明，该模型...
与CNN 、双向长短时记忆（BiLSTM ）网络、ERNIE 相比，ECN 模型的情感分类效果更好。采用ECN 模型对商品评论文本自动划分情感类别，能够更客观地反映消费者的情感倾向，对商家及其他消费者更具有指导意义。关键词：情感分类；卷积神经网络；多通道卷积神经网络；知识增强的语义表示；在线商品评论 中图分类号：TP391.1...
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...
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...
使用pytorch, 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类. Contribute to songweiwei/sentimentclassification development by creating an account on GitHub.
情感分析词注意力机制电影评论作为观众观影的重要情感流露方式,是情感挖掘研究的一个重要领域.本文提出了一种基于词注意力机制的BiLSTM和CNN集成模型(Word Attention-Based BiLSTM & CNN Stacking Model, WABCSM),以豆瓣平台的电影中文评论为研究对象,分析影迷对电影的情感倾向,来论证本文模型的可行性.首先利用word2...
中关于特定方面的情感极性.根据特定方面是否存在于句子中,方面级情感分析细分为ACSA和ATSA两个子任务.过去的研究大多采用基于注意力机制的循环神经网络模型和卷积神经网络模型,但前者不能有效捕获局部情感特征,后者对全局语义信息挖掘不够充分.针对这些问题,提出BiLSTM-CNN-ATT模型.该模型通过双向长短期记忆网络捕获上下文...