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。
万方数据
维普
