【摘 要】
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情感分析技术的主要目的是对评论文本进行正负向的情感分类,这对人们的生活有重要的作用。近年来,随着神经网络的兴起,利用深度学习解决情感分析问题成为了一种趋势,它具有多变的学习结构,能够充分挖掘提取文本信息的抽象特征,本文就是基于深度学习的基础上进行情感分析。针对卷积神经网络（CNN）只能提取文本的局部信息和循环神经网络（RNN）容易陷入梯度爆炸的问题,设计了一种将CNN与双层双向门控循环单元（BIG
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情感分析技术的主要目的是对评论文本进行正负向的情感分类,这对人们的生活有重要的作用。近年来,随着神经网络的兴起,利用深度学习解决情感分析问题成为了一种趋势,它具有多变的学习结构,能够充分挖掘提取文本信息的抽象特征,本文就是基于深度学习的基础上进行情感分析。针对卷积神经网络（CNN）只能提取文本的局部信息和循环神经网络（RNN）容易陷入梯度爆炸的问题,设计了一种将CNN与双层双向门控循环单元（BIGRU）相结合的方法来解决该问题。首先将双向门控循环单元进行了叠加成为双层双向门控循环单元,目的在于提取文本数据中更深层次的特征信息,更加利于提高情感分析的准确性,其次将CNN与双层双向BIGRU融合既满足了局部文本信息的提取又能够得到上下文语义的信息,不论从准确率还是时间效率上来说都得以增强。除此之外,针对在情感分析的文本中经常会存在语言上的不规范性以及专有名词无法准确提取的问题,设计了在文本进行深度学习的融合训练之前,先对其词向量进行改进,即在原先的词向量计算模型CBOW模型中引入Attention机制来聚焦文本的重要信息,过滤掉一些无关信息,使得进入情感分析模型训练的词向量能够相对准确,并且对于文本中出现的专有名词难以提取或是提取错误的问题,引出结合文本相似度对专有名词相近的词语进行分析和计算,将其导入词库中,从而提高提取的成功率。实验结果表明,在词向量的改进上,本文设计的加入Attention机制的词向量模型比原来的词向量模型在准确率上提高了1.21%;在模型的改进上,本文设计的CNN与双层双向门控循环单元（BIGRU）相结合的方式,比CNN-BILSTM模型提高了1.58%,比CNN-BIGRU模型提高了1.39%,证实了该模型训练的准确率高于其他模型的准确率,从而验证了本文设计模型的有效性。将上述研究成果运用到基于商品评论的情感分析系统中,通过改进后的CBOW+Attention的词向量模型以及CNN-双层BIGRU的深度学习模型能够更加准确地辨别出商品评论的正负向情感,更好地指导用户对于商品的选择以及商家对于商品的改进。
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