基于生成式对抗网络和评论专业类型的情感分类研究

李菲菲; 吴璠; 王中卿

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基于生成式对抗网络和评论专业类型的情感分类研究

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【目的】研究评论文本中专业评论家和普通观众表达情感的方式的差异,提高评论情感分类的准确率。【方法】利用用户的专业类型辅助判断评论的情感极性,使用生成式对抗网络分析评论来自专业评论家还是普通观众,通过捕获两者在表达情感方式上的差异性,进一步提高评论情感分类的准确度。【结果】实验证明,提出的基于生成式对抗网络和评论专业类型的情感分类模型GJOINT准确率达到0.836,比基准模型LSTM、BiLSTM分别提高了5.6%、4.4%。【局限】实验数据集只选取电影评论数据集,在其他领域数据集上的有效性需要进一步验证。【结论】提出的基于生成式对抗网络和评论专业类型的情感分类模型GJOINT能有效提高在线评论情感分类的效果。

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来源
《现代图书情报技术》 |2021年第4期|72-79|共8页
作者
李菲菲; 吴璠; 王中卿;
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作者单位

1. 苏州大学图书馆 2. 苏州大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
情感分类; 生成式对抗网络; 评论专业类型; LSTM;

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