基于自然语言处理和深度学习的在线信任识别研究

金泽熙; 李磊

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基于自然语言处理和深度学习的在线信任识别研究

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在消费者与商家的线上交易过程中,信任起到中介作用。已有信任研究仅停留于问卷调查,而用于信任识别的大量购物评论缺少信任标注。针对上述问题,结合自然语言处理方法提出信任触发词,结合转折词与程度副词完成对线上购物评论数据集的“不信任、中性、信任”三类信任标注。在深度学习模型中,BiLSTM模型能够增强对上下文语义的理解,进行模型对比实验确定BiLSTM模型结构,完成信任识别任务,取得F_(1)值77.71%的实验结果。同时,对比情感分析实验结果,评论文本中的信任倾向与情感倾向不完全一致,更具研究与实际运用价值。

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来源
《信息技术与信息化》 |2022年第8期|197-201|共5页
作者
金泽熙; 李磊;
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作者单位

新疆财经大学统计与数据科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中等教育;
关键词
信任识别; 深度学习; 长短期记忆; 线上交易; 情感分析;

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