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| 融合深度学习与机器学习的在线评论情感分析 | |
| 引用本文： | 刘晓彤,田大钢.融合深度学习与机器学习的在线评论情感分析[J].教育技术导刊,2019,18(2):1-4. |
| 作者姓名： | 刘晓彤 田大钢 |
| 作者单位： | 上海理工大学 管理学院，上海 200093 |
| 摘 要： | 情感分析可以帮助商家了解客户喜好从而生产出满意度更高的商品，也可以监督网上舆论等。为此，基于传统机器学习方法，加入深度学习模块，对在线评论进行情感分析与对比。在词向量训练模块中引入Word2vec模型，用高维向量表示词语、句子，既可防止过度拟合问题，又可减少训练参数个数，提高训练效率。将得到的句向量作为输入代入机器学习模型（MLP、SVM、朴素贝叶斯等）与深度学习模型（CNN、LSTM、BILSTM等），比较实验结果，提出优化方向。结果表明，基于深度学习的情感分析模型准确率明显高于单一机器学习模型，但是深度学习需要大量语料，对实验机器要求也较高，很难完全展现其魅力。 |
| 关 键 词： | 情感分析 深度学习 机器学习 Word2vec模型 |
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