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基于注意力与Bi-LSTM混合算法的车企舆情情感分析OA

Public opinion sentiment analysis of automobile enterprises based on attention mechanism and Bi-LSTM

Chinese Abstract

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…查看全部>>

李宸严;刘继

新疆财经大学统计与数据科学学院,新疆乌鲁木齐 830012新疆财经大学统计与数据科学学院,新疆乌鲁木齐 830012

计算机与自动化

注意力机制Bi-LSTM车企舆情情感分析

《信息技术与网络安全》 2021 (1)

45-49,5

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)

10.19358/j.issn.2096-5133.2021.01.008