文件名称：基于ARCNN模型的评论情感分析
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更新时间：2024-05-16 04:59:23
研究论文
产品评论的情绪分析旨在帮助客户了解产品的状态。 传统的情感分析方法依赖于固定特征向量的输入，该特征向量是基本编解码器体系结构的性能瓶颈。 在本文中，我们提出了一种使用BRNN-CNN模型的注意力机制，称为ARCNN模型。 为了更好地分析单词之间的语义关系并解决维数灾难的问题，我们使用GloVe算法训练单词的向量表示。 然后，提出了ARCNN模型来解决深度特征训练的问题。 具体而言，提出了BRNN模型来研究非固定长度向量，并完美地保留时间序列信息，而CNN可以研究深度语义链接的更多连接。 此外，注意力机制可以自动从数据中学习并优化权重分配。 最后，设计一个softmax分类器以完成评论的情感分类。 实验表明，与基准方法相比，该方法可以提高情感分类的准确性。