基于SVM和LSTM两种模型的商品评论情感分析研究

彭丹蕾; 谷利泽; 孙斌

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随着网购的盛行,商品评论数量急剧增长,内容也越来越五花八门.如何高效挖掘处理这些评论是一件非常有价值的事情.对商品评论做情感分析是关于这些评论研究的一个重要方向.现阶段在情感分析研究中最常用的有基于机器学习的方法和基于情感知识分析的方法.本文主要采用机器学习中的SVM方法和深度学习中的LSTM方法分别对从京东网站爬取的商品评论进行模型搭建,然后对比分析.由于LSTM能够保持长期的记忆性,它很好地克服在SVM分类中每个句子的词向量求平均丢失了句子词语之间的顺序信息的缺点,保留了词与词之间的语义信息(如词序信息、上下文信息等),并且通过复杂的非线性计算更好地提取词向量中隐藏的情感信息.因此使用LSTM方法准确率比SVM方法提高不少,在情感分析上表现出非常好的效果.

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来源
《软件》 |2019年第1期|41-45|共5页
作者
彭丹蕾; 谷利泽; 孙斌;
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作者单位

北京邮电大学网络空间安全学院;

北京 100876;

北京邮电大学网络空间安全学院;

北京 100876;

北京邮电大学网络空间安全学院;

北京 100876;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
商品评论; 情感分析; SVM; LSTM;

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