融合词性特征的深度迁移学习商品评论情感分析

作     者：张震 ZHANG Zhen

作者机构：河南工业贸易职业学院就业处河南郑州450000 

基　　金：2022年度河南省高等学校重点科研项目指导计划项目“基于深度学习的企业科技需求的分析及协同创新服务平台设计”(项目编号:22B520007) 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2024年第3期

页      码：111-114页

摘      要：情感分析是文本分类的研究方向,深度迁移学习通过学习目标领域数据和已有领域数据之间的相关度,提高当目标数据不足时文本分类的精度。从基于网络迁移的角度设计算法,首先使用Word2vec+词性特征词向量表示,然后进行卷积神经网络文本分类,再将训练好的模型共享网络参数,迁移至跨域商品评论数据,训练、分类评论数据。实验证明,在小样本数据集中算法精度有明显提升。

主 题 词：深度迁移学习 卷积神经网络 词性特征 商品评论分析 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081203[081203] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.027

馆 藏 号：203127405...