基于深度学习的短文本评论产品特征提取及情感分类研究

摘要

[目的/意义]构建在线评论的产品特征提取及情感分类模型,可以为产品设计人员进行产品优化改进提供决策支持.[方法/过程]提出了基于卷积神经网络算法的产品特征提取及情感分类模型.模型采用卷积神经网络进行短文本评论情感分类,以情感分类标签标注相应评论中提取的产品特征词,并利用词向量对产品特征词聚类.通过爬取的笔记本电脑和手机评论对模型进行训练和测试.[结果/结论]结果表明,模型能够实现有效的产品特征提取及高准确率情感分类,是在线评论分析的有效模型.