【摘 要】
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网络用户们每天都在以社交平台为主的各种平台上发表自己的日常、对热门话题的看法、购买某个产品或服务后的感受等主观信息。互联网用户生成内容里隐藏了大量有价值的信息,针对这些内容进行情感分析有着产品质量提升、服务水平提高、获取公民述求以及优化人机交互等现实意义。然而,用户生成内容往往口语化、个性化、非结构化,仅依赖人工处理非常困难。因此,在中文用户生成内容的情感倾向性分析中,从语句级别和方向级别两个角度
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网络用户们每天都在以社交平台为主的各种平台上发表自己的日常、对热门话题的看法、购买某个产品或服务后的感受等主观信息。互联网用户生成内容里隐藏了大量有价值的信息,针对这些内容进行情感分析有着产品质量提升、服务水平提高、获取公民述求以及优化人机交互等现实意义。然而,用户生成内容往往口语化、个性化、非结构化,仅依赖人工处理非常困难。因此,在中文用户生成内容的情感倾向性分析中,从语句级别和方向级别两个角度进行深入研究。针对中文粗粒度语句级情感分析,为了解决现有的几部经典中文情感词典分类不够细致以及未收纳网络用词等问题,专门构建了包括否定词、连词、程度副词、网络用语等在内的5部情感词典。在充分分析了中文用户生成文本的特征之后,总结整理了语义分析规则集,并在此基础上给出了一套中文句子情感值计算方法。使用该算法在电商评论数据集上进行了三组实验,实验结果显示本文提出的方法在中文句子级情感判断上均好于其他两种方法。对于中文细粒度的情感分析,先后给出了两种解决方案。首先,通过综合双向长短时记忆网络Bi LSTM和注意力Attention机制两者的优点,提出了Bi LSTM+Attention模型。实验证明,此模型在中文餐饮评论文本数据集上情感分析的准确率高于业内已有的LSTM、Bi LSTM等模型。接着,基于多头注意力机制（Multi-head Attention,MHA）又提出了融合词位置信息的Bi LSTM-MHA模型,该模型在输入层和特征学习层两处对前一个模型Bi LSTM+Attention进行了改进。同时,使用几种数据增强技术扩充了已有的数据集。在增强前后的数据集上进行了一些系列实验后,结果均表明改进后的Bi LSTM-MHA模型在中文文本方面级分析上性能更好。
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