基于上下文信息的产品评论摘要Bi-LSTM模型

作者：张宜飞; 张迎; 王中卿; 王红玲

来源：计算机应用与软件, 2021, 38(06): 113-119.

DOI：10.3969/j.issn.1000-386x.2021.06.019

• 产品评论摘要
• 上下文信息
• Bi-LSTM
• 注意力机制

任务的主要目标是对产品评论中的用户观点和意见进行概括,总结出用户对该产品对象各方面性能的褒贬评价。针对产品评论中存在的语义缺失、错误较多等复杂的语言现象,提出一种基于上下文信息的产品评论摘要方法。基于Bi-LSTM神经网络构建产品评论摘要模型,联合学习句子信息和上下文信息,以便更加准确地抽取出产品评论中的重要内容。实验结果表明,与传统的评论摘要方法相比,该方法在ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)评价指标上有显著提升。

• 单位
  苏州大学