基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析

摘要：

[目的/意义]从产品评论数据挖掘角度出发,研究多层次、细粒度评论倾向性分析问题,为企业提供更全面的产品改善意见.[方法/过程]提出一种基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析方法.该方法结合行业产品特点和依存句法分析结果,通过特征类别、层级和特征表述词构建产品特征树;在此基础上,根据用户评论分句及其所包含的产品特征词汇,运用深度学习LSTM模型进行评论分句情感识别和产品特征情感分布计算.[结果/结论]利用真实汽车产品评论数据集进行试验检验,结果表明该方法情感分类准确率高,可实现面向产品特征层级的多粒度情感分布测算.[局限]产品特征树构建需要人工参与,方法模型的普适性有待进一步检验.

关键词：产品评论、产品特征树、LSTM模型、细粒度情感分析

所属期刊栏目：42

分类号：TP3;O15

资助基金：江苏省研究生实践创新计划项目“网络产品评论细粒度意见挖掘及应用研究”SJCX18_0140;江苏省社会科学基金项目“领域知识分析视角下文献知识关联揭示及应用研究”17TQB009;江苏省2011社会公共安全协同创新的研究成果之一

在线出版日期：2020-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：134-138