基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車(chē)企輿情情感分析
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>494 K
標(biāo)簽： 注意力機(jī)制 Bi-LSTM 車(chē)企輿情
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文檔介紹：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)消費(fèi)者情感分析和商家營(yíng)銷(xiāo)策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高車(chē)企輿情情感分析效能，受到文本挖掘研究者廣泛關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)RNN在長(zhǎng)文本分類(lèi)中的長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題，提出了一種注意力機(jī)制與Bi-LSTM結(jié)合的混合分類(lèi)算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析車(chē)企網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感，引入注意力機(jī)制計(jì)算不同單詞對(duì)評(píng)論情感的貢獻(xiàn)權(quán)重，降低長(zhǎng)文本中無(wú)關(guān)詞對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)證明，At-Bi-LSTM算法在車(chē)企輿情情感分類(lèi)上取得了比樸素貝葉斯、SVM、LSTM更好的分類(lèi)效果。
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