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基于Word2 vec_BiLSTM的用餐评论情感分析

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为充分了解顾客对餐品的满意程度,帮助商家准确把握顾客的消费需求,以外卖平台用餐评论数据为基础,采用word2vec_BiLSTM文本情感分类模型的方法,使用word2vec预训练出各评论语句表征的词向量,利用三种基线模型RNN、LSTM、BiLSTM进行对比试验,根据相应的评价指标对多种分类模型效果进行分析.试验结果表明,word2vec_BiLSTM的F1指标为91.71％,与RNN和LSTM模型相比,分别提高了3.81％、2.46％,word2vec_BiLSTM的ACC值为91.19％,与RNN和LSTM模型相比,分别提高了4.56％、1.62％.
Emotional Analysis of Meal Comments Based on Word2 vec_ BiLSTM

秦精俏、王彤、王玉珍

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兰州财经大学 信息工程学院,甘肃 兰州 730020

用餐评论 文本情感分析 词向量 BiLSTM 上下文特征提取

甘肃省软科学研究计划

20CX9ZA062

2022

枣庄学院学报
枣庄学院

枣庄学院学报

CHSSCD
影响因子：0.219
ISSN：1004-7077
年,卷(期)：2022.39(2)
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