基于TextCNN融合模型的离散情感分析

程钢; 陈秀明; 于翔

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基于TextCNN融合模型的离散情感分析

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在自然语言分析中,情感分析通常是在分析一段文字所表现的情感状况。情感分析的使用场景非常宽泛,比如旅行平台、电影评论平台等所进行的评价,分为积极评论与消极评价;又或者为了研究客户对某一商品的总体使用感觉,对商品的整体使用评价并做出情感判断等。本文数据使用的是阿里云天池的电商评论的数据,分为积极消极两种情感,并将它改成6种情感,本文使用Jieba分词,决策树,lda主题模型,对文本进行挖掘,深入挖掘评论背后隐藏的问题。使用TextCNN,TextRCNN,TextRCNN-Attention模型对情感进行分类,并对模型进行对比。

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来源
《科学技术创新》 |2023年第21期|124-127|共4页
作者
程钢; 陈秀明; 于翔;
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作者单位

阜阳师范大学计算机与信息工程学院;

台州学院电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
自然语言处理; 情感分析; Jieba分词; 决策树; LDA主题模型; TextCNN; TextRCNN; TextRCNN-Attention;

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