基于LSTM的商品评论文本情感分类研究

作者：刘同娟; 贾翠翠

来源：信息与电脑(理论版), 2020, 32(07): 38-40.

• 主题分类
• 深度学习
• LSTM

近年来,人们的消费方式逐渐由线下转变为线上,在线评论文本在人们是否进行消费活动中起到了主导作用,但不同的人对商品的不同方面的重视程度不同,所以笔者对传统的单一的文本情感分析方法进行了改进。首先根据评价对象对评论进行分类,将经过预处理的数据输入LDA模型中进行主题分类,得到文档的主题概率分布,将Word2vec模型运用到LDA模型中,获得主题扩展特征,将其与文本词向量相结合,获得融合后的特征向量,然后利用LSTM模型进行情感分类。实验证明,此模型能有效改善传统情感分类方法无法根据评价对象进行分类的弊端,有效提高了评论文本分类的性能。

• 单位
  北京物资学院