基于Word2vec和改进TF-IDF算法的深度学习模型研究

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中文摘要：随着电子商务的发展,网上购物已经逐渐成为我们生活中不可缺少的一部分,随之而产生的大量评价也成为商家改善服务的重要指标之一.论文提出基于Word2vec、改进TF-IDF和LSTM三者结合的物流评价模型,利用Word2vec模型训练得到所有词向量,结合改进TF-IDF对词向量进行加权,使用LSTM模型对物流评价进行最终的分类预测.实验结果表明综合三者的物流评价模型比单个Word2vec、TF-IDF、LSTM模型及组合预测结果要好.

外文标题：Research on Deep Learning Model Based on Word2vec and Improved TF-IDF Algorithm

作者：

石琳、徐瑞龙

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作者单位：

江苏科技大学计算机学院镇江 212003

关键词：

Word2vec 改进TF-IDF LSTM 物流评价分类预测

出版年：

2021

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.05.020

计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD

影响因子：0.355

ISSN：1672-9722

年,卷(期)：2021.49(5)

被引量7
参考文献量9