基于改进双向LSTM的评教文本情感分析

摘要

为提高教评文本情感分析的准确率和适用性,提出一种利用改进Bi-LSTM结合Word2Vec的评教文本情感分析方法。采用词向量(Word2Vec)方式将每个文本转换为输入层中特征空间的句子表达,完成词向量的转换;改进Bi-LSTM以解决深度神经网络的退化问题,结合语法规则,构建情感分类器。基于Python开发环境对所提方法进行实验对比,实验结果表明,所提方法的分析性能优于其它对比方法,其准确率、精度、召回率和F1值分别达到93%、89%、97%和92%,具有较理想的分析能力。