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基于词向量和CNN的书籍评论情感分析方法
引用本文:李昊璇,张华洁.基于词向量和CNN的书籍评论情感分析方法[J].测试技术学报,2019,33(2):165-171.
作者姓名:李昊璇  张华洁
作者单位:山西大学物理电子工程学院,山西太原,030006;山西大学物理电子工程学院,山西太原,030006
摘    要:针对在线书籍评论的情感分析问题,基于词向量和深度学习原理,提出了一种基于词向量和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的书籍评论情感分类方法.实验结果表明,本方法对在线书籍评论的情感分类准确率达到92.99%,同时,此方法对于大量文本集的情感分析有很好的适用性.此外还研究了不同语料库、书籍评论词向量的维度、书籍评论数据集的大小等对情感分析结果的影响,实验结果显示,构建针对性的语料库,基于词向量和卷积神经网络的书籍评论情感分析方法是一种简单而有效的文本情感分析方法,该方法具有扩展性和对不同评论文本的适用性.

关 键 词:词向量  卷积神经网络  情感分析  语料库  数据挖掘  自然语言处理

Sentiment Analysis Method of Book Reviews Based on Word Vector and Convolution Neural Network
LI Haoxuan,ZHANG Huajie.Sentiment Analysis Method of Book Reviews Based on Word Vector and Convolution Neural Network[J].Journal of Test and Measurement Techol,2019,33(2):165-171.
Authors:LI Haoxuan  ZHANG Huajie
Affiliation:(College of Physics and Electronic Engineering, Shanxi University, Taiyuan 030006, China)
Abstract:LI Haoxuan;ZHANG Huajie(College of Physics and Electronic Engineering, Shanxi University, Taiyuan 030006, China)
Keywords:word vector  convolutional neural network  sentiment analysis  corpus  data mining  natural language processing
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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