基于MMoE共享神经网络的电商平台在线评论细粒度情感分析

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中文摘要：为了深度挖掘电子商务平台在线评论文本中的消费者细粒度情感信息，提升在线评论的价值。在Word2Vec词向量的基础上使用SIF嵌入法生成文档特征向量，并将神经网络算法融入多任务学习中流行的MMoE框架中，提出基于MMoE的共享神经网络细粒度情感分析模型。最后，通过美团点评数据集对比分析了随机森林、支持向量机、逻辑回归、三层神经网络模型情感分析效果，并对本文提出模型的有效性进行了验证。实验结果表明，基于MMOE的共享神经网络模型在评价指标损失值和准确率上要明显优于其他模型，且不易出现过拟合问题。

外文标题：Shared NN based on MMoE for fine-grained sentiment analysis of online comments

外文关键词：

Sentiment analysisFeature extractionMulti-task learningDeep learningThe Online comments

作者：

田恬、江资斌

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学科分类：

自动化技术、计算机技术(计算技术、计算机技术)

关键词：

情感分析特征抽取多任务学习深度学习在线评论

首发时间：2020-04-24