摘要
近年来,随着互联网技术的飞速发展,网上购物已成为用户购买和消费的主流方式.对电子商务平台上的大量用户评论进行情感分析,可以有效提高用户满意度.文中提出了一种新的情感分析模型SCB,该模型基于情感词典,结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和基于注意力的双向门控递归单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU).SCB模型克服现有产品评论的情感分析模型的不足.首先,情感词典用于增强评论中的情感特征.然后,使用 CNN和门控递归单元(GRU)网络来提取评论中的主要情感特征和上下文特征,并使用注意力机制进行加权.最后,对加权后的情感特征进行分类.实验结果表明,该模型能够有效地提高文本情感分析的性能.
维普
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