基于双层树状支持向量机的观点挖掘与倾向分析

孙红; 黎铨祺; 赵娜

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基于双层树状支持向量机的观点挖掘与倾向分析

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本文通过进行大量预处理工作,将经过词袋模型和Word2Vec两种不同向量化方法处理后的文本数据分别输入到SVM和LSTM模型中,训练出可以识别文本情感倾向的模型。进而对新产生的评论进行分类。根据实际数据量的倾斜状况,基于传统机器学习算法支持向量机(SVM),本文提出双层支持向量机,采用2种不同的方法分别训练模型并预测。最后再使用深度学习算法长短时记忆模型(LSTM)再次训练并预测,并对这3种方法做出比较和总结。结果显示,双层SVM比单层SVM的准确度提高了8个百分点;而LSTM比单层SVM低了2个百分点,比双层SVM低了接近10个百分点。

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来源
《智能计算机与应用》 |2021年第3期|P.44-47|共4页
作者
孙红; 黎铨祺; 赵娜;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093上海现代光学系统重点实验室(上海理工大学) 上海200093;

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093;

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
商品评论; 网络爬虫; SVM; LSTM; 情感分类; 数据挖掘;

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