[发明专利]一种基于改进LSTM的商品评论细粒度情感分类方法在审
| 申请号： | 201911173494.2 | 申请日： | 2019-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN110929034A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 金庆雨;李勇;蔡圆媛;张青川 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F40/289 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 邓治平 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于自然语言处理领域，提供了一种基于改进LSTM的商品评论细粒度情感分类方法，包括：编写爬虫脚本，抓取电商网站商品评论数据，并对数据进行数据预处理；使用结巴分词工具对清洗后的数据进行分词；使用gensim自然语言处理包的word2vec进行词向量的训练，获得评论数据对应的词向量；将已有情感词库作为种子词库，根据词向量的相似度来扩充情感词库；从评论中提取出主题词与情感词；构建情感分类模型，将商品评论主题词与情感词对应的词向量序列导入模型，对商品评论进行情感分类。本发明提供了一种基于改进LSTM的商品评论细粒度情感分类方法，运用深度学习的知识充分挖掘商品评论中的情感倾向性，从而提高商品评论情感分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 lstm 商品 评论 细粒度 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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