一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法

摘要

本公开提供了一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法，旨在解决现有技术中面对海量的评论数据，很难提前预测分析出市场对于新产品的评价情感趋势走向的问题。情感趋势预测模型建立方法包括：爬取产品的评论数据以及属性特征数据；对爬取的数据进行数据清洗，对清洗后的评论数据进行情感分析获得产品的产品情感值，在产品上标记产品情感值，将产品属性特征与情感值构成模型原始数据，构建模型原始数据集；将所述原始数据集划分为训练数据集和测试数据集；搭建情感趋势预测模型：堆叠深度可分离卷积特征提取层、卷积注意力层、双向长短期记忆网络预测层和全连接层，得到情感趋势预测模型；并对情感趋势预测模型进行训练。