| 基于特征融合和LSTM网络的评论情感分析 | |
李科1 ; 张兴忠2; 冯晓1
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| 发表期刊 | 计算机工程与设计
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| 2018 | |
| 期号 | 05页码:15 |
| 其他摘要 | While analysing the sentiment of product reviews,to get more information of reviews and improve the accuracy of sentiment analysis，a new word vector contains multi-features based on weight distributing is presented .Sentiment lexicon and feature weight algorithm are used to capture the sentiment information and weight information of words，then the word vector based on distributed representation is optimized,and a review is converted to multi-feature matrix.LSTM(long short term memory)networks are used to extract sequence features and dependencies between words of context from multi-features matrix by the ability to capture long-term dependencies.Finally,the sequence features and dependencies between words of context are applied to sentiment analysis.Experimental results show that the proposed methods achieve higher precision,recall and F-Measure than traditional sentiment analysis based on LSTM network. |
| 关键词 | 情感分析 情感特征 权重信息 多元特征 词向量 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/19668 |
| 专题 | 数字内容技术与服务研究中心_版权智能与文化计算 |
| 作者单位 | 1.中国科学院自动化研究所 2.太原理工大学 |
| 第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李科,张兴忠,冯晓. 基于特征融合和LSTM网络的评论情感分析[J]. 计算机工程与设计,2018(05):15. |
| APA | 李科,张兴忠,&冯晓.(2018).基于特征融合和LSTM网络的评论情感分析.计算机工程与设计(05),15. |
| MLA | 李科,et al."基于特征融合和LSTM网络的评论情感分析".计算机工程与设计 .05(2018):15. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于特征融合和LSTM网络的评论情感分析（412KB） | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 | |
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