摘要
近年来,随着互联网技术的飞速发展,网上购物已成为用户购买和消费的主流方式。对电子商务平台上的大量用户评论进行情感分析,可以有效提高用户满意度。文中提出了一种新的情感分析模型SCB,该模型基于情感词典,结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和基于注意力的双向门控递归单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)。SCB模型克服现有产品评论的情感分析模型的不足。首先,情感词典用于增强评论中的情感特征。然后,使用CNN和门控递归单元(GRU)网络来提取评论中的主要情感特征和上下文特征,并使用注意力机制进行加权。最后,对加权后的情感特征进行分类。实验结果表明,该模型能够有效地提高文本情感分析的性能。
出处
《网络安全技术与应用》
2024年第1期50-53,共4页
Network Security Technology & Application
