發(fā)布時間：2022-07-14 14:00

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)在電子商務(wù)行業(yè)的全面覆蓋,各種商業(yè)服務(wù)平臺快速發(fā)展,承載了多種類型的數(shù)據(jù)信息。與視聽多媒體數(shù)據(jù)相比,因特網(wǎng)中的文字?jǐn)?shù)據(jù)消耗資源較少,很容易進(jìn)行網(wǎng)上傳輸,因此文字信息是使用最為廣泛的表達(dá)形式。自然語言處理中的文本情感分析正是研究如何從文字中找到有用的信息內(nèi)容。由于計算能力和優(yōu)化算法的限制,目前常用的情感分析算法存在參數(shù)較多、只針對特定數(shù)據(jù)集效果好及實(shí)時性無法滿足實(shí)際應(yīng)用需要的問題。本文以電商平臺在線評論文本數(shù)據(jù)為研究對象,選擇BiLSTM算法作為基礎(chǔ)算法并融合注意力機(jī)制和詞性,從大量的評論數(shù)據(jù)樣本中主動學(xué)習(xí)文本中的語義信息并獲得文本的特征與情感分類結(jié)果,達(dá)到精準(zhǔn)提取文本數(shù)據(jù)中情感的目的。本文將深度學(xué)習(xí)模型與知識蒸餾方法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)情感分析模型的精確化和輕量化,優(yōu)化模型性能。根據(jù)設(shè)計的分類模型研究了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商品評論情感分析系統(tǒng),系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的操作自動預(yù)測文字內(nèi)容所表達(dá)的情緒狀態(tài),從而幫助人們挖掘文本信息,做出正確的判斷。本文主要工作總結(jié)如下:（1）基于深度學(xué)習(xí)的商品評論情感分析算法的研究與改進(jìn)。本文以BiLSTM算法為切入點(diǎn),設(shè)計pos-BiLSTM-Att優(yōu)化算法... 

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 文本表示學(xué)習(xí)
        1.2.2 情感詞典的文本情感分析方法
        1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的文本情感分析方法
        1.2.4 深度學(xué)習(xí)的文本情感分析方法
    1.3 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 主要內(nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
2 基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)分析
    2.1 語言模型框架
        2.1.1 Word2vec模型
        2.1.2 BERT模型
    2.2 深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論研究
        2.2.1 激活函數(shù)
        2.2.2 LSTM模型與BiLSTM模型
        2.2.3 注意力機(jī)制
        2.2.4 知識蒸餾
    2.3 本章小結(jié)
3 基于注意力和詞性的BiLSTM情感分析模型研究
    3.1 文本情感分析常用算法研究
        3.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
        3.1.2 BiLSTM模型分析
    3.2 常用情感分析算法存在問題及優(yōu)化算法設(shè)計
    3.3 結(jié)合注意力和詞性的BiLSTM模型設(shè)計
        3.3.1 文本預(yù)處理
        3.3.2 模型整體框架
        3.3.3 實(shí)驗設(shè)置
        3.3.4 實(shí)驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于知識蒸餾的情感分析模型研究
    4.1 模型壓縮方法分析
    4.2 知識蒸餾
        4.2.1 教師模型分析與設(shè)計
        4.2.2 知識蒸餾步驟
        4.2.3 ALBERT-FN模型設(shè)置
        4.2.4 pos-BiLSTM-Att模型設(shè)置
    4.3 實(shí)驗結(jié)果與分析
        4.3.1 實(shí)驗設(shè)置
        4.3.2 實(shí)驗結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 商品情感分析系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)需求分析
    5.2 系統(tǒng)總體方案研究與模塊設(shè)計
    5.3 系統(tǒng)框架設(shè)計與工作流程
        5.3.1 系統(tǒng)框架設(shè)計
        5.3.2 系統(tǒng)工作流程
        5.3.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
    5.4 開發(fā)環(huán)境搭建與功能實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 開發(fā)環(huán)境搭建
        5.4.2 功能實(shí)現(xiàn)
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：3661262