面向问答型评论文本的情感分类方法研究

发布时间：2025-07-26 14:20

　　随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展,情感分析已经受到来自学术界和工业界越来越多的关注。在电商平台中,面向用户评论文本的情感分析对于研究用户反馈、进行商品推荐等都具有十分重要的意义。然而,在真实的电商平台上,有大量的商家通过刷单的方式来提升店铺信誉和商品销量。这种方式不仅带来了大量的虚假评论,而且对于用户的购物体验以及平台的公平性都有着极大的负面影响。针对上述困境,各大电商平台陆续推出了一种新颖的面向用户的问答型评论方式。这种面向用户的问答型评论方式由潜在买家针对特定商品提出关心的问题,平台根据用户的信誉值随机挑选已购买此商品的高质量用户回答相应问题。相比于传统的评论方式,这种问答型评论方式描述更具体,也更可信,并且在很大程度上能够避免虚假信息的产生。本文主要针对这一新颖的问答型评论进行情感分析相关研究,具体研究内容分为以下三个方面:首先,针对问答型评论中问题文本和答案文本均包含情感信息的特点,本文提出了一种基于双向注意力机制的问答情感分类方法。该方法可以很好地捕捉问题文本和答案文本之间交互的情感信息。具体而言,首先,采用双向长短时记忆网络对问题文本和答案文本分别进行编码;其次,通过双向...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１长短时记忆神经网络模型??＇时刻ＬＳＴＭ?Ｎ络的更新方式如下：??

面向问答型评论文本的情感分类方法研究?第２章相关知识介绍??如图２－１所示，ＬＳＴＭ主要由输入门／、输出门〇、遗忘门／和记忆单元ｃ组成，??三个门的取值都在（〇，１）之间，取值的大小控制着信息通过的数量。??＾?Ｘ，??输入门ｆＴｉ?输出??Ｘ，?｛?Ｃ，?Ｊ?——么一?ｈ，??....

图２－２双向长短时记忆网络示意图??

神经网络从前往后计??算序列的隐层向量另一个循环神经网络从后往前计算序列的隐层向量通过??将两个循环神经网络同一时刻的输出进行拼接，就可以得到包含过去和未来信息的高??层语义表示：??化＝反十／ｚ，?（２－１２）??其中，？表示向量的拼接运算。??双向长短时记忆网络（Ｂｉ－ｄｉｒ....

图２－４注意力机制的示意图??２．４语料资源??２．４．１?语料收集??到目前为止，面向问答型评论文本的情感分析相关研宄还未开展，相关的公共语??

面向问答型评论文本的情感分类方法研究?第２章相关知识介绍??ｗ，?＝?ｔａｎｈ（＾Ｔ?？?ｈｔ?＋ｂｔ）?（２－１３）??ａｉ?＝?ｓｏｆｔｍａｘ（Ｍ／）?＝?ｅｘＰ＾Ｍ＾＿?（２－１４）??Ｚ丨?ｅｘｐ（ｗ，）??Ｎ??ｖ?＝?＾ａ／?（２－１５）??／＝ｉ??其中，％为计算得....

图３－１基于双向注意力机制的问答情感分类方法模型示意图??２０??

第３章基于双向注意力机制的问答情感分类方法?面向问荇型评论文本的情感分类方法研究??３．２基于双向注意力机制的问答情感分类方法??不同于传统的情感分类任务，面向问答型评论文本的情感分类任务不能简单地将??问题文本和答案文本拼接为一整个序列来处理，因此本章提出了一种基于双向注意力?....

本文编号：4058595