端到端细粒度情感分类方法研究与应用
这是一篇关于细粒度情感分类,BERT,上下文动态权重,梯度协调,餐饮评价分析的论文, 主要内容为细粒度情感分类是文本情感分析的重要方法。为解决现有细粒度情感分类方法中缺少属性位置信息的问题,多任务联合训练以及算法易受样本分布不平衡影响的问题,本文从上下文动态权重调整和基于梯度协调的子任务交互学习两个角度,研究提出了两种情感分类方法,通过实验验证了方法的有效可行性。同时,将所提出情感分类方法应用于餐饮评价分析场景,设计实现了一个基于端到端细粒度情感分类的餐饮评价分析系统。主要研究工作和成果包括:1.提出了一种基于BERT和上下文动态权重策略的属性级情感分类方法。考虑到属性在上下文中的位置对情感特征提取造成的影响,该方法使用BERT进行词嵌入并提取出全局上下文语义特征,设计了一种上下文动态权重策略用于提取局部上下文语义特征,同时引入多头自注意力机制进行两种特征融合,提取出有效情感特征,并进行属性级情感分类。Restaurant、Laptop、MAMS等数据集上的实验结果表明,所提出策略与方法可有效提高情感分类准确率与性能。2.提出了一种基于共享特征和梯度协调机制的端到端细粒度情感分类方法。该方法借鉴Encoder-Decoder框架的设计思想,设计了ATE组件和ASC组件,分别输出属性标签序列和情感极性标签序列,以确保输出语句中所有属性和情感极性二元组。同时,通过在子任务间共享隐藏层向量表示,增强属性抽取和情感极性预测子任务间的交互作用,采用平均池化技术解决情感不一致的问题,引入梯度协调机制改进损失函数以缓解样本分布不平衡带来的影响。Restaurant、Laptop、Twitter等数据集上的实验结果表明,所提出方法,通过共享特征和引入梯度协调机制,可有效学习到属性抽取和情感极性分类子任务间的相关性,实现了端到端细粒度情感分类,有效提高了属性和情感极性联合分类性能。3.采用SpringBoot和Vue等技术开发了一个基于端到端细粒度情感分类的餐饮评价分析系统。系统包括登录注册、数据采集与预处理、细粒度情感分类、用户管理、计算引擎、评价数据管理等主要功能,成功将本文提出的情感分类方法用于实际餐饮评价分析。测试表明,该系统在挖掘消费者评论餐饮商家的文本中蕴含的情感信息等方面具有一定优势,符合用户实际需求。
端到端细粒度情感分类方法研究与应用
这是一篇关于细粒度情感分类,BERT,上下文动态权重,梯度协调,餐饮评价分析的论文, 主要内容为细粒度情感分类是文本情感分析的重要方法。为解决现有细粒度情感分类方法中缺少属性位置信息的问题,多任务联合训练以及算法易受样本分布不平衡影响的问题,本文从上下文动态权重调整和基于梯度协调的子任务交互学习两个角度,研究提出了两种情感分类方法,通过实验验证了方法的有效可行性。同时,将所提出情感分类方法应用于餐饮评价分析场景,设计实现了一个基于端到端细粒度情感分类的餐饮评价分析系统。主要研究工作和成果包括:1.提出了一种基于BERT和上下文动态权重策略的属性级情感分类方法。考虑到属性在上下文中的位置对情感特征提取造成的影响,该方法使用BERT进行词嵌入并提取出全局上下文语义特征,设计了一种上下文动态权重策略用于提取局部上下文语义特征,同时引入多头自注意力机制进行两种特征融合,提取出有效情感特征,并进行属性级情感分类。Restaurant、Laptop、MAMS等数据集上的实验结果表明,所提出策略与方法可有效提高情感分类准确率与性能。2.提出了一种基于共享特征和梯度协调机制的端到端细粒度情感分类方法。该方法借鉴Encoder-Decoder框架的设计思想,设计了ATE组件和ASC组件,分别输出属性标签序列和情感极性标签序列,以确保输出语句中所有属性和情感极性二元组。同时,通过在子任务间共享隐藏层向量表示,增强属性抽取和情感极性预测子任务间的交互作用,采用平均池化技术解决情感不一致的问题,引入梯度协调机制改进损失函数以缓解样本分布不平衡带来的影响。Restaurant、Laptop、Twitter等数据集上的实验结果表明,所提出方法,通过共享特征和引入梯度协调机制,可有效学习到属性抽取和情感极性分类子任务间的相关性,实现了端到端细粒度情感分类,有效提高了属性和情感极性联合分类性能。3.采用SpringBoot和Vue等技术开发了一个基于端到端细粒度情感分类的餐饮评价分析系统。系统包括登录注册、数据采集与预处理、细粒度情感分类、用户管理、计算引擎、评价数据管理等主要功能,成功将本文提出的情感分类方法用于实际餐饮评价分析。测试表明,该系统在挖掘消费者评论餐饮商家的文本中蕴含的情感信息等方面具有一定优势,符合用户实际需求。
基于深度学习的产品细粒度意见挖掘研究与应用
这是一篇关于意见挖掘,深度学习,评价要素抽取,细粒度情感分类,BERT的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,用户生成内容在互联网上迎来了爆炸式的增长。对于电商平台来说,海量的用户生成内容便是消费者对产品的评价信息,这些信息中包含着消费者对产品的意见信息及情感态度。使用自然语言处理技术有效地挖掘出产品评价中的细粒度意见信息,这将有利于商家了解用户,从而更好地完善自身产品;也有利于消费者了解产品,从而更好地挑选自身喜欢的产品。本文基于深度学习的方法,围绕面向产品评价的细粒度意见挖掘中评价要素的抽取和细粒度情感极性分析两个任务进行研究,以挖掘出产品细粒度的意见信息。在评价要素抽取方面,针对缺乏考虑评价对象与评价词在深度语义层面上的搭配关系的问题,本文构建了基于预训练模型的词对关联度模型,再结合评价要素双向传播迭代识别框架,提出了基于BERT的评价要素双向迭代识别算法。该方法在抽取化妆品和笔记本电脑产品评价要素的实验中,精准率和召回率优于以往基于依存句法的双向传播迭代识别算法;在对评价要素中低频词的召回策略中,提出使用字词混合向量语义相似度召回方法,该方法考虑分词工具带来的分词误差因素,提升了召回的评价要素准确度。在细粒度情感极性分析方面,针对目标评价维度文本与产品评价文本语义交互不足的问题,本文设计了基于文本匹配的细粒度情感极性分类模型。该模型从文本匹配的角度进行设计,强化了目标评价维度文本与产品评价文本的交互过程,提升了细粒度情感极性分类的准确度。最后,设计了面向产品评价的细粒度意见挖掘系统,并将本文提出的评价要素抽取算法与细粒度情感极性分类算法应用于系统中,从而实现了对产品细粒度意见挖掘的功能。
基于深度学习的产品细粒度意见挖掘研究与应用
这是一篇关于意见挖掘,深度学习,评价要素抽取,细粒度情感分类,BERT的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,用户生成内容在互联网上迎来了爆炸式的增长。对于电商平台来说,海量的用户生成内容便是消费者对产品的评价信息,这些信息中包含着消费者对产品的意见信息及情感态度。使用自然语言处理技术有效地挖掘出产品评价中的细粒度意见信息,这将有利于商家了解用户,从而更好地完善自身产品;也有利于消费者了解产品,从而更好地挑选自身喜欢的产品。本文基于深度学习的方法,围绕面向产品评价的细粒度意见挖掘中评价要素的抽取和细粒度情感极性分析两个任务进行研究,以挖掘出产品细粒度的意见信息。在评价要素抽取方面,针对缺乏考虑评价对象与评价词在深度语义层面上的搭配关系的问题,本文构建了基于预训练模型的词对关联度模型,再结合评价要素双向传播迭代识别框架,提出了基于BERT的评价要素双向迭代识别算法。该方法在抽取化妆品和笔记本电脑产品评价要素的实验中,精准率和召回率优于以往基于依存句法的双向传播迭代识别算法;在对评价要素中低频词的召回策略中,提出使用字词混合向量语义相似度召回方法,该方法考虑分词工具带来的分词误差因素,提升了召回的评价要素准确度。在细粒度情感极性分析方面,针对目标评价维度文本与产品评价文本语义交互不足的问题,本文设计了基于文本匹配的细粒度情感极性分类模型。该模型从文本匹配的角度进行设计,强化了目标评价维度文本与产品评价文本的交互过程,提升了细粒度情感极性分类的准确度。最后,设计了面向产品评价的细粒度意见挖掘系统,并将本文提出的评价要素抽取算法与细粒度情感极性分类算法应用于系统中,从而实现了对产品细粒度意见挖掘的功能。
基于深度学习的产品细粒度意见挖掘研究与应用
这是一篇关于意见挖掘,深度学习,评价要素抽取,细粒度情感分类,BERT的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,用户生成内容在互联网上迎来了爆炸式的增长。对于电商平台来说,海量的用户生成内容便是消费者对产品的评价信息,这些信息中包含着消费者对产品的意见信息及情感态度。使用自然语言处理技术有效地挖掘出产品评价中的细粒度意见信息,这将有利于商家了解用户,从而更好地完善自身产品;也有利于消费者了解产品,从而更好地挑选自身喜欢的产品。本文基于深度学习的方法,围绕面向产品评价的细粒度意见挖掘中评价要素的抽取和细粒度情感极性分析两个任务进行研究,以挖掘出产品细粒度的意见信息。在评价要素抽取方面,针对缺乏考虑评价对象与评价词在深度语义层面上的搭配关系的问题,本文构建了基于预训练模型的词对关联度模型,再结合评价要素双向传播迭代识别框架,提出了基于BERT的评价要素双向迭代识别算法。该方法在抽取化妆品和笔记本电脑产品评价要素的实验中,精准率和召回率优于以往基于依存句法的双向传播迭代识别算法;在对评价要素中低频词的召回策略中,提出使用字词混合向量语义相似度召回方法,该方法考虑分词工具带来的分词误差因素,提升了召回的评价要素准确度。在细粒度情感极性分析方面,针对目标评价维度文本与产品评价文本语义交互不足的问题,本文设计了基于文本匹配的细粒度情感极性分类模型。该模型从文本匹配的角度进行设计,强化了目标评价维度文本与产品评价文本的交互过程,提升了细粒度情感极性分类的准确度。最后,设计了面向产品评价的细粒度意见挖掘系统,并将本文提出的评价要素抽取算法与细粒度情感极性分类算法应用于系统中,从而实现了对产品细粒度意见挖掘的功能。
基于深度学习的产品细粒度意见挖掘研究与应用
这是一篇关于意见挖掘,深度学习,评价要素抽取,细粒度情感分类,BERT的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,用户生成内容在互联网上迎来了爆炸式的增长。对于电商平台来说,海量的用户生成内容便是消费者对产品的评价信息,这些信息中包含着消费者对产品的意见信息及情感态度。使用自然语言处理技术有效地挖掘出产品评价中的细粒度意见信息,这将有利于商家了解用户,从而更好地完善自身产品;也有利于消费者了解产品,从而更好地挑选自身喜欢的产品。本文基于深度学习的方法,围绕面向产品评价的细粒度意见挖掘中评价要素的抽取和细粒度情感极性分析两个任务进行研究,以挖掘出产品细粒度的意见信息。在评价要素抽取方面,针对缺乏考虑评价对象与评价词在深度语义层面上的搭配关系的问题,本文构建了基于预训练模型的词对关联度模型,再结合评价要素双向传播迭代识别框架,提出了基于BERT的评价要素双向迭代识别算法。该方法在抽取化妆品和笔记本电脑产品评价要素的实验中,精准率和召回率优于以往基于依存句法的双向传播迭代识别算法;在对评价要素中低频词的召回策略中,提出使用字词混合向量语义相似度召回方法,该方法考虑分词工具带来的分词误差因素,提升了召回的评价要素准确度。在细粒度情感极性分析方面,针对目标评价维度文本与产品评价文本语义交互不足的问题,本文设计了基于文本匹配的细粒度情感极性分类模型。该模型从文本匹配的角度进行设计,强化了目标评价维度文本与产品评价文本的交互过程,提升了细粒度情感极性分类的准确度。最后,设计了面向产品评价的细粒度意见挖掘系统,并将本文提出的评价要素抽取算法与细粒度情感极性分类算法应用于系统中,从而实现了对产品细粒度意见挖掘的功能。
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