目的:在线评论中的情感倾向已经成为影响个人、企业、政府等相关部门决策的重要因素,旨在探索深度神经网络在情感分类方面的应用.方法:采用长短型记忆神经网络((Long Short Term Memory,LSTM)构造出一个对在线消费评论情感的分类器,对收集的消费评论进行二分类的情感分析.结果:实验结果显示,基于LSTM模型的准确率为89.29％,优于实验对照SVM模型的86.10％,深度神经网络模型在本研究情感分类中取得较高的准确率.结论:使用深度神经网络对消费评论的情感进行分类,可减少人工特征的干预,提高在线消费评论情感分类的效率;但只考虑积极和消极情感两个方面,未来将对情感态度进一步细化研究.
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