基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車企輿情情感分析 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大?。?span>494 K | |
標(biāo)簽: 注意力機(jī)制 Bi-LSTM 車企輿情 | |
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文檔介紹:隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,,網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)消費(fèi)者情感分析和商家營(yíng)銷策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高車企輿情情感分析效能,,受到文本挖掘研究者廣泛關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)RNN在長(zhǎng)文本分類中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題,,提出了一種注意力機(jī)制與Bi-LSTM結(jié)合的混合分類算法(At-Bi-LSTM),。算法利用Bi-LSTM分析車企網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感,引入注意力機(jī)制計(jì)算不同單詞對(duì)評(píng)論情感的貢獻(xiàn)權(quán)重,,降低長(zhǎng)文本中無(wú)關(guān)詞對(duì)分類結(jié)果的影響,。實(shí)驗(yàn)證明,At-Bi-LSTM算法在車企輿情情感分類上取得了比樸素貝葉斯,、SVM,、LSTM更好的分類效果。 | |
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