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| 融合词性特征的深度迁移学习商品评论情感分析 | |
| 作者姓名： | 张震 |
| 作者单位： | 河南工业贸易职业学院就业处 |
| 基金项目： | 2022年度河南省高等学校重点科研项目指导计划项目“基于深度学习的企业科技需求的分析及协同创新服务平台设计”（项目编号：22B520007）； |
| 摘 要： | 情感分析是文本分类的研究方向，深度迁移学习通过学习目标领域数据和已有领域数据之间的相关度，提高当目标数据不足时文本分类的精度。从基于网络迁移的角度设计算法，首先使用Word2vec+词性特征词向量表示，然后进行卷积神经网络文本分类，再将训练好的模型共享网络参数，迁移至跨域商品评论数据，训练、分类评论数据。实验证明，在小样本数据集中算法精度有明显提升。 |
| 关 键 词： | 深度迁移学习 卷积神经网络 词性特征 商品评论分析 |