基于ERNIE和CNN的在线评论情感分析模型

摘要

针对用户提交的商品评论内容与情感标记存在不一致的现象,提出了一种基于知识增强的语义表示(ERNIE)与卷积神经网络(CNN)的在线评论情感分析模型ECN,对评论文本进行情感倾向划分。首先,利用ERNIE预训练模型生成基于上下文信息的文本向量表示;然后,通过多通道CNN模型对文本向量进行特征提取;最后,利用Softmax进行文本情感分类。在两个数据集上的实验结果表明,ECN模型的情感分类准确率、召回率及F1值均达到91%以上。与CNN、双向长短时记忆(BiLSTM)网络、ERNIE相比,ECN模型的情感分类效果更好。采用ECN模型对商品评论文本自动划分情感类别,能够更客观地反映消费者的情感倾向,对商家及其他消费者更具有指导意义。