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基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型

2020-03-20分类号:TP391.1

【作者】蔡庆平  马海群  
【部门】黑龙江大学信息管理学院  黑龙江大学信息资源管理研究中心  
【摘要】[目的/意义]构建一种基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型。[方法/过程]首先使用Word2Vec从产品评论中构建产品特征词列表和噪声词表,其次借助噪声词表来进行产品评论特征词的提取,然后采用CNN对产品评论进行产品特征层面的细粒度情感分类,最后实现基于产品特征的产品评论聚类。[结果/结论]通过爬取京东商城华为手机评论对该模型进行训练和测试,结果表明,该模型能够有效实现产品评论的细粒度情感分析,可以有效地发现用户对产品特征的关注度和满意度。
【关键词】情感分析  产品评论  CNN  Word2Vec  细粒度
【基金】国家社会科学基金重点项目“开放数据与数据安全的政策协同研究”(项目编号:15ATQ008);; 黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究项目“基于深度学习的产品评论信息情感分析研究”(项目编号:RWSKCX201809)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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