基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)購平臺產(chǎn)品評論情感分析
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖 2-1 RNN 示意圖
圖2-1RNN示意圖在圖2-1中,A為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,tX為一輸入,th為其對應(yīng)的輸出。為了簡易理解RNN,將其展開如圖2-2.
圖2-2展開的RNN從圖2-2可以看出,RNN和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別在于每一層的遞歸都
圖2-2展開的RNN從圖2-2可以看出,RNN和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別在于每一層的遞歸都將上一層的遞歸輸入到下一層,不斷地重復(fù)。RNN在自然語言處理(NLP)、語音別、圖像方面等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。LSTM是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種,在文本感分類中展示了該網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越....
圖 2-3 LSTM 內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖
等相關(guān)領(lǐng)域展示了其優(yōu)越性。LSTM在進(jìn)行情感分析時,將每條文本語句看成一個序列,每個詞語視為序列節(jié)點,其結(jié)構(gòu)比RNN更復(fù)雜,LSTM內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖2-3所示。圖2-3LSTM內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖為了便于理解和推導(dǎo),參考簡圖2-4。LSTM核心思想的關(guān)鍵是細(xì)胞狀態(tài),細(xì)胞的....
圖3-5訓(xùn)練語料涉及領(lǐng)域
數(shù)據(jù)來源實驗部分使用了通過網(wǎng)絡(luò)獲取的21105條網(wǎng)購平臺商,積極的網(wǎng)購平臺商品評論10677條,消極的網(wǎng)購平臺商、酒店、計算機(jī)、牛奶、手機(jī)、熱水器六個領(lǐng)域,如圖
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