基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車企輿情情感分析
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>494 K
標簽： 注意力機制 Bi-LSTM 車企輿情
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文檔介紹：隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，網(wǎng)絡(luò)輿情對消費者情感分析和商家營銷策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高車企輿情情感分析效能，受到文本挖掘研究者廣泛關(guān)注。針對傳統(tǒng)RNN在長文本分類中的長期依賴問題，提出了一種注意力機制與Bi-LSTM結(jié)合的混合分類算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析車企網(wǎng)絡(luò)評論的情感，引入注意力機制計算不同單詞對評論情感的貢獻權(quán)重，降低長文本中無關(guān)詞對分類結(jié)果的影響。實驗證明，At-Bi-LSTM算法在車企輿情情感分類上取得了比樸素貝葉斯、SVM、LSTM更好的分類效果。
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