一种面向商品目标词的情感倾向分析方法

摘要

本发明公开了属于网购商品评论的分析处理领域的一种面向商品目标词的情感倾向分析方法。包括四个步骤，1，语料预处理，将数据集进行分词，把类别标签按照类别个数转换成向量形式；2，词向量训练，把分词后评论数据通过CBOW模型训练得到词向量；3，神经网络结构，使用LSTM网络模型结构使网络注重整句内容；4，评论句情感分类，将神经网络输出作为Softmax函数的输入，得到最后结果。本发明在语义空间中语义刻画更准确；通过使用神经网络来训练数据优化神经网络中的权重和偏置参数，经过不断的迭代之后训练的参数使得损失值达到最小，此时使用这些训练后的参数来对测试集进行预测，这样能够得到更高的准确率。