【摘 要】
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用户在网络中进行互动时会采用多种多样的方式来表达自己的情感和态度,其中以文本评论为主。对文本评论进行情感分析,可以为企业提供有价值的情感信息。早期的文本情感分析主要采用情感词典方法和传统的浅层机器学习方法。随着文本数据的快速增长,用户表达情感的方式越来越丰富,使用传统的文本情感分析方法需要付出较高的人力成本,却很难达到较高的准确率,且泛化能力较差。近年来,利用深度学习技术进行文本情感分析得到快速发
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用户在网络中进行互动时会采用多种多样的方式来表达自己的情感和态度,其中以文本评论为主。对文本评论进行情感分析,可以为企业提供有价值的情感信息。早期的文本情感分析主要采用情感词典方法和传统的浅层机器学习方法。随着文本数据的快速增长,用户表达情感的方式越来越丰富,使用传统的文本情感分析方法需要付出较高的人力成本,却很难达到较高的准确率,且泛化能力较差。近年来,利用深度学习技术进行文本情感分析得到快速发展,但仍然存在一些挑战和问题。普通的深度学习网络在处理稀疏特征时无法识别更重要的部分,同时文本用单一词向量表示也存在局限性。本文针对上述问题开展研究,主要工作如下:（1）提出了结合自注意力机制的双向长短期记忆网络（SA-Bi LSTM）文本情感分析模型。普通的深度学习网络在处理稀疏特征时无法识别更重要的部分,而注意力机制可以快速的提取稀疏数据的重要特征;自注意力机制能够忽略词语之间的距离,直接计算词语之间的相互依存关系,捕获句子中的内部结构,减少注意力机制对外部信息的依赖。（2）提出了结合自注意力机制的双通道双向长短期记忆网络（DC-SA-Bi LSTM）文本情感分析模型。在采用单通道词向量作为输入的模型中,word2vec和glove对词向量的表示都存在局限性,双通道输入采用两种词向量模型对词语进行表示,可以优化输入模型的词向量信息,获取更多文本特征信息。（3）改进文本预处理。重新整合哈工大停用词表和百度停用词表,保留语气词和感叹词。由于论文实验数据集为酒店评论数据,本文采用了Pku Seg分词工具中旅游领域模型对中文文本进行分词。（4）将论文提出的模型与现有其它文本情感分析方法在文本情感分析的两个酒店评论数据集上进行了对比实验,由实验结果可知:本文的提出的模型在精准率、召回率和F1-score三个评估指标上相对于比较模型均有提高。证明了本文的改进方法实验效果比其它文本情感分析方法的实验效果更好。
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