【摘 要】
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随着大数据时代的来临,网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响。如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能,受到文本挖掘研究者广泛关注。针对传统RNN在长
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区社会科学基金(19BTJ036),新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2019SI006)
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随着大数据时代的来临,网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响。如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能,受到文本挖掘研究者广泛关注。针对传统RNN在长文本分类中的长期依赖问题,提出了一种注意力机制与Bi-LSTM结合的混合分类算法(At-Bi-LSTM)。算法利用Bi-LSTM分析车企网络评论的情感,引入注意力机制计算不同单词对评论情感的贡献权重,降低长文本中无关词对分类结果的影响。实验证明,At-Bi-LSTM算法在车企舆情情感分类上取得了比朴素贝叶斯、SVM、LSTM更好的分类效果。
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