資料介紹
針對目前大部分情感分析技術(shù)需要人工標注建立情感詞典提取情感特征的問題,提出一種基于對比散度一受限玻爾茲曼機( CD-RBM)深度學習的產(chǎn)品評論情感分析方法。該方法在對產(chǎn)品評論時進行數(shù)據(jù)預處理并利用詞袋模型產(chǎn)生產(chǎn)品評論的向量表示,然后通過CD-RBM提取產(chǎn)品評論的情感特征,最后結(jié)合支持向量機(SVM)將提取出來的情感特征進行文本情感分類。CD-RBM無需人工標注情感詞典,即可獲得情感特征,且可以提高特征的情感語義關(guān)聯(lián)性;同時,SVM可以保證產(chǎn)品評論情感分類的準確度。通過實驗確定了RBM最優(yōu)訓練周期為10,在此訓練周期下對RBM、SVM、PCA+ SVM,以及RBM+ SVM方法進行了比較。實驗結(jié)果表明,RBM特征提取和SVM分類結(jié)合方法能夠獲得最好的準確率和F值,并獲得較好的召回率。
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