基于深度学习混合模型的商品垃圾评论识别研究
这是一篇关于商品评论,文本分类,网络爬虫,注意力机制,CLSTM的论文, 主要内容为随着互联网应用的不断发展,网络购物等线上消费行为已经逐渐成为社会中的一种潮流。线上电商平台每天都会产生海量评论数据,这些商品评论已经成为用户选择商品的主要依据。由于网络的开放性以及用户的言论自由,有些用户会给出一些垃圾评论,这些评论信息往往会影响用户体验,不仅不利于系统的维护与完善,也对信息资源造成了极大的浪费。为了解决上述问题并挖掘商品评论信息中蕴含的价值,本文综合利用数据爬虫、模型构建以及实验对比等手段进行研究,论文的主要工作如下:(1)对京东商城网站进行目标商品信息和评论爬取。本文基于Scrapy框架,根据网页的XPath路径对网页进行分析,通过多线程模型加快爬虫速度,利用改进网络爬虫策略获取更有价值的各类商品评论信息,最终将数据储存到MongoDB中,为后期训练分类模型做准备。(2)针对传统机器学习在处理评论文本分类时存在的不足,深度学习可以有效地解决了人工干预的问题,能够自动的获取数据中的结构特征,大大节约了人力和时间成本。因此,本文利用深度学习中CNN识别局部特征与LSTM利用文本序列的优势,并结合注意力机制,提出了一种基于注意力机制的CLSTM混合模型算法,最大化地提取上下文信息,更好的实现商品垃圾评论文本分类。(3)为了测试本文基于注意力机制的CLSTM混合模型分类器的分类性能,分别与传统的机器学习模型SVM和单一的深度学习模型LSTM进行了对比实验。本文选取了3组不同商品类型的数据集进行模型训练。在对比实验中,训练出来的混合模型结构分类器在3组数据中都比SVM和LSTM训练出来的准确率要高,分别是85.5%,84.8%,85.0%,从而进一步得证混合模型分类性能的优越性。
基于文本挖掘的商品评论的研究分析
这是一篇关于商品评论,情感分类,LDA主题模型,情感词典,决策树的论文, 主要内容为随着互联网速度的不断更迭,越来越多的人们热衷于在电商平台上购买必需品。而对于任何一种商品来说,消费者首先关注的就是该商品的评论,从而去判断该款产品是否值得购买。商品评论代表的是消费者对于商品最真实的评价,这些评价的文本信息中包含了巨大的价值,企业可以从评论中快速聚焦商品的优势与劣势,消费者的购物习惯及一些附属服务等,对一些缺点进行相应的改造管理,提升消费者的满意度,扩大企业影响力。而传统的社会调研已经不能满足当今快速发展社会的要求,我们更需要的是一种方法可以快速从海量的评论中获取自己想要的信息,因此基于文本挖掘的评论情感分析就应运而生。本文对京东商城下的某品牌电脑评论进行了分析,利用LDA主题模型实现了对好评差评的主题词的提取,其次就是分别利用情感词典和决策树实现了情感分类,完成了对该品牌电脑评论的分析,为消费者提供了相关的选择建议。首先,经过数据的预处理后,画出词云图,得出消费者最看重的是该品牌电脑的外观和速度。然后再利用LDA主题模型分别对好评和差评进行主题分析,利用余弦相似度来优化主题数,再分别将好评和差评在各个主题下词频前十的词语进行了输出,画出词云图。得出无论是好评还是差评,都是主要根据电脑性能和售后服务这两个主题来评价的,那么商家未来可以在这两个方面上进行改进。最后就是利于两种方法进行文本情感分类,分别是基于情感词典的情感分类和基于决策树的情感分类,并且对于决策树的情感分类来说,还要进行优化参数的步骤,借此让模型的分类效果达到更好。再通过精确率、召回率、F1值这些指标,可以看出在本文的数据集中,基于情感词典的分类方法表现比较好。同时也说明这两种方法都可以运用于情感分类中。
基于DeepLearning4J的商品中文评论情感分类系统的研究与实现
这是一篇关于商品评论,文本情感分类,深度学习,DeepLearning4J,AttBiLSTM-MCNN的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展和逐渐成熟,互联网技术极大地改善了人们的生活方式。现在人们足不出户也能通过电子商务平台购买世界各地的东西,在购买商品的同时,也可以对所购买商品进行评价。有效处理分析这些评论数据对于指导商家改善商品以及帮助用户快速做出决策都有极大的意义。因此,越来越多的研究人员展开了对商品评论进行情感分类的研究。目前主流的情感分类研究方法主要分为基于规则的方法以及基于机器学习的方法。而在具体实现过程中,基于规则的方法无法处理不符合规范的文本,而传统的机器学习方法需要定义大量情感词典并且着重于人工特征的选取,具有一定的局限性。随着深度学习的发展,越来越多的研究人员选择使用深度学习相关技术进行情感分类的研究,使用深度学习能有效提高分类的准确率并且降低人工成本。但目前商品情感分类系统在结果展示方面,大多数都只是简单展示分类结果以及语料的词频,而不能准确将评论数据中用户描述商品的观点词进行提取及展示。现有很多流行的深度学习框架,如TensorFlow、Torch、Caffe、Theano等,这些框架基本都是基于Python或者C/C++开发的,而那些大量使用Java生态圈中开源项目进行项目部署的企业,在使用这些框架进行深度学习相关研发时则需要解决跨平台的问题。针对上述不足,本文采用基于Java语言的DeepLearning4J开源深度学习框架研究并实现了商品中文评论情感分类系统,整个系统无需进行跨平台开发。在进行商品中文评论情感分类的同时,提取商品评论中出现的描述商品特征的词与分类结果进行融合展示。本文的主要工作如下:1.构建一种基于DeepLearning4J开源框架的商品中文评论情感分类模型。模型包括数据采集模块、数据预处理模块、商品评论情感分类模块、分类结果评估模块和观点词提取可视化模块,系统地实现了从数据获取并进行处理到最后进行可视化展示的过程。2.给出商品中文评论数据爬取方法。本文设计爬虫程序完成商品评论数据以及商品基本信息的爬取,采用Selenium的ChromeDriver操作浏览器内核,模拟用户操作浏览器访问页面。通过XPath定位页面相关元素获取所需爬取的数据,在爬取过程中不断改变浏览深度,以爬取用户指定的商品的所有评论。3.给出商品中文评论的情感分类方法。本文使用DeepLearning4J深度学习开源框架进行开发,通过添加UIServer依赖项可以在训练过程中观察当前网络状态,及时停止训练对网络进行调优。采用基于注意力机制的双向长短期记忆网络与多通道卷积神经网络进行融合(AttBiLSTM-MCNN)构建分类器,完成商品中文评论的情感分类。4.给出观点词提取可视化方法。通过百度的AI开放平台自然语言处理模块的评论观点抽取接口提取评论数据中出现的观点词,并结合分类结果进行可视化展示。对于不同类型的数据采取不同的展示方式,使结果展示更为直观,用户可以更快了解相关信息。5.实现并测试商品中文评论分类系统。整个系统基于SpringBoot+MyBatis架构进行开发,可与DeepLearning4J框架直接对接,并将商品中文评论情感分类系统的其他各模块进行嵌入。根据系统的整体流程及各模块功能结构进行开发,最后对整个系统进行测试。为了验证本文给出的分类方法的有效性,在爬取到的商品评论数据上进行了参数选择实验以及对比实验。实验结果表明在卷积层数选择为3层,卷积窗口分别选择为3、4、5时,本文所给出的分类方法准确率最高,达到了91.23%;同时与其他分类方法进一步进行对比实验,实验结果表明本文给出的方法比主流分类方法准确率高出3%左右,并且在精确率、召回率等评估指标上均有相应提升。通过对本文所实现的系统进行全面测试表明本系统可对商品中文评论实现高准确率、自动化的情感分类,并且能准确提取评论数据中出现的观点词,通过系统的可视化界面用户可直观了解商品优劣势及销量,便于消费者快速做出购买决策以及商家对商品进行改进。
结合注意力机制与双向文本特征的推荐系统建模与改进
这是一篇关于自然语言处理,商品评论,LDA主题模型,推荐模型的论文, 主要内容为随着互联网时代的到来,许多互联网企业都赶上了时代的快车迎来了高速发展,人们纷纷在互联网上浏览信息,产生了大量的数据。消费者在平台上对商品留下的评价不仅可以为其他消费者提供了购买决策,同时也能为厂家的发展提供了方向。因此对于消费者在电商平台上留下的评论文本数据进行情感分析,探索发现评论数据中蕴含的价值,并调整策略,改进研发方向,使得厂家和平台的竞争力得到提升。基于此,本文首先选取了国内电商平台上的手环商品来研究,通过获取用户评论作为研究数据集,在对其预处理之后,使用朴素贝叶斯分类器进行了训练和测试,并预测了评论数据的情感值。在主题模型的分析中,本文利用TF-IDF值改进了LDA主题模型进行提取并分析,利用ROSTCM6进行了语义网络的可视化,并根据用户画像的思路基于位置信息做了推荐模型的探索。在这个基础上,进一步做了商品推荐算法模型的研究,引入注意力机制,改进了传统LSTM模型并构建双向深度神经网络,将改进的LSTM与STV模型进行组合,构建了S VD-DS商品推荐模型,在Amazon公开的测试集上与目前流行的推荐系统模型P redict Mean、基础SVD与近期最火的SVD+KIMCNN模型进行了对比验证,在比较多个模型的测试指标后表明SVD-DS模型在商品评论的数据集合上有优于其他模型的表现。
基于深度学习的电商产品评论情感分析研究
这是一篇关于深度学习,跨领域情感分析,方面级情感分析,注意力机制,商品评论的论文, 主要内容为电子商务平台上商品评论文本呈现爆炸性增长,利用自然语言处理和机器学习等技术自动、高效地对电商平台的文本进行情感分析具有十分重要的意义。目前主流的情感分析方法包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。随着大数据技术的发展以及语言形式的多样化,深度学习已经成为自然语言处理领域的研究热点,并在情感分析领域取得重大突破,因此基于深度学习的情感分析方法被深入研究。主要研究内容如下:1.针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词的情感信息,且在迁移过程中存在负迁移的问题,提出一种基于注意力机制的卷积-双向长短期记忆(AC-BiLSTM)模型的知识迁移方法。首先,利用低维连续的词向量对文本进行向量化表示;其次,采用卷积操作获取局部上下文特征之后,通过双向长短期记忆网络充分考虑特征之间的长期依赖关系;然后,通过引入注意力机制考虑不同词汇对文本的贡献程度,同时为了避免迁移过程中出现负迁移现象,在目标函数中引入正则项约束;最后,将在源领域产品评论训练得到的模型参数迁移到目标领域产品评论中,并在少量目标领域有标注数据上进行微调。实验结果表明,AC-BiLSTM模型可以有效地提高跨领域情感分类性能。2.针对传统深度记忆网络进行方面级情感分析忽略词序信息和上下文依赖信息的问题,提出一种基于卷积-双向最小门单元记忆网络(CNN-BiMGU-MemNet)的方面级情感分析方法。首先,将上下文用Word2Vec词向量模型表示,把高维原数据映射成低维连续的词向量;然后,将词向量输入到卷积记忆网络和双向最小门单元记忆网络中分别获取文本中单词的顺序信息和上下文长期依赖信息;最后,结合卷积记忆网络和双向最小门单元记忆网络的输出向量表示,并将其输入到softmax层进行情感分类。实验结果表明,CNN-BiMGU-MemNet模型在准确率和宏平均F1值上均优于其他对比模型,能够有效地提高分类性能。
基于深度学习的商品评论情感分析方法研究
这是一篇关于商品评论,文本情感分析,BiLSTM,注意力机制,知识蒸馏的论文, 主要内容为随着互联网在电子商务行业的全面覆盖,各种商业服务平台快速发展,承载了多种类型的数据信息。与视听多媒体数据相比,因特网中的文字数据消耗资源较少,很容易进行网上传输,因此文字信息是使用最为广泛的表达形式。自然语言处理中的文本情感分析正是研究如何从文字中找到有用的信息内容。由于计算能力和优化算法的限制,目前常用的情感分析算法存在参数较多、只针对特定数据集效果好及实时性无法满足实际应用需要的问题。本文以电商平台在线评论文本数据为研究对象,选择BiLSTM算法作为基础算法并融合注意力机制和词性,从大量的评论数据样本中主动学习文本中的语义信息并获得文本的特征与情感分类结果,达到精准提取文本数据中情感的目的。本文将深度学习模型与知识蒸馏方法相结合,实现情感分析模型的精确化和轻量化,优化模型性能。根据设计的分类模型研究了基于深度神经网络的商品评论情感分析系统,系统可以根据用户的操作自动预测文字内容所表达的情绪状态,从而帮助人们挖掘文本信息,做出正确的判断。本文主要工作总结如下:(1)基于深度学习的商品评论情感分析算法的研究与改进。本文以BiLSTM算法为切入点,设计pos-BiLSTM-Att优化算法,通过融合注意力机制,给予主要特征较高的注意力概率值,从而提高处理速度和准确度,进而提升文本分类效果。还通过嵌入词性信息来更好的学习评论语句特征。为了使设计的pos-BiLSTM-Att模型不仅有较高的情感分析准确度,还能保持较小的复杂度。本文将高精度但是参数量巨大的ALBERT-FN教师模型的知识利用知识蒸馏方法转移至pos-BiLSTM-Att学生模型,从而获得性能更加优越的pos-BiLSTM-Att模型。(2)基于深度学习的商品评论情感分析算法的性能测试与分析。对实验环境与实验数据予以介绍,从算法的预测准确率和实时响应效果出发对本文核心算法与其他情感分析算法进行对比分析。实验表明,在各个不同的数据集上,本文提出的pos-BiLSTM-Att模型的三项关键指标均高于其他对比模型。此外,经过蒸馏过的pos-BiLSTM-Att模型能够以较小的参数量和更快的响应时间达到更佳的预测效果。(3)基于深度学习的商品评论情感分析系统的设计与实现。本文选择Word2vec作为词向量模型,选择蒸馏过的pos-BiLSTM-Att模型作为系统情感分析模型,并依据系统设计需求和应用场景构建系统整体设计方案。设计系统基本功能模块、框架和工作流程,并分别实现系统注册登录以及各个子模块功能,证明系统能够达到预期要求。
虚假商品评论识别研究
这是一篇关于虚假评论,商品评论,情感词典,语义相似度,多特征融合的论文, 主要内容为网络购物的迅速发展,使得电子商务网站涌现出大量针对商品或服务的用户评论,越来越多的消费者倾向于依赖在线商品评论来评估商品或服务质量,进而影响购买决策。然而随着商品评论在购买决策中的重要作用得到越来越多的重视,某些商家或个人在经济利益的驱使下,雇佣大量的虚假评论制造者进行刷单并给出好评。虚假评论极具迷惑性,普通消费者很难通过人工判断来辨别某条评论是否属于虚假评论。这些虚假评论不仅影响了用户的购买决策,还扰乱了公平的市场环境。针对这一现象,许多研究者进行了虚假评论的识别探究。一方面,研究者们通过深度挖掘评论文本特征,借助机器学习算法检测虚假评论文本;另一方面,研究者们敏锐地意识到,虚假评论者的异常行为是研究的一个突破点,可以通过挖掘评论者反常行为特征找到这些虚假评论者。然而,现有的研究对评论文本特征的挖掘不充分,没有考虑到语义层面词语之间的依存关系。为此,本文聚焦于构建领域情感词典和检测评论文本语义相似度。本文对这两种文本特征进行深度挖掘,力求准确地识别电商平台出现的虚假评论,具体展开了以下工作。(1)本文对评论的情感倾向性进行了分析,并采用一种改进的情感倾向点互信息(Semantic Orientation-Pointwise Mutual Information,SO-PMI)算法,用于构建适应电商评论的情感词典。真实评论与虚假评论中情感词的分布有较大差异,在情感方面,虚假评论往往比真实评论表现得更加强烈。因此,该算法基于种子情感词,通过Text Rank算法选出候选关键词,并基于词共现频率和词共现距离得出待测词情感倾向,再将待测词加入到情感词典中。(2)本文针对电商平台复制型虚假评论,提出了一种基于依存句法分析的语义相似度计算方法。鉴于虚假评论制造者对评论文本进行互相拷贝的情况,识别语义相似的评论有助于虚假评论的检测。(3)本文首先从三个不同角度选取了文本特征、行为特征以及商品特征;接着进行了多特征融合实验;然后将基线模型与集成学习模型进行比较;最后实验结果表明本文提取的特征能有效提升分类性能,并验证了Stacking方法的效果最好。
基于电商产品评论的图形化数据分析系统设计
这是一篇关于商品评论,情感倾向分析,系统设计与实现,BERT-BiLSTM的论文, 主要内容为电商产品评论数据是用户进行网上购物时重要的参考依据,而在单个商品评论数据量普遍较大且好评比例极高的现状下,想要快速的从评论数据中获取商品整体有效的信息,则需要对商品评论数据进一步的加工处理以及分析。商品评论数据中蕴含的情感倾向,是商品能否满足用户需要的重要信息。目前文本情感倾向分析相关研究已有了较大进展,但是大多是基于预先获取的文本数据进行训练与分析,这并不满足普通用户对商品评论数据分析的需要,所以本文设计了一种通过搭积木即可获取评论数据的方式,并与BERT-Bi LSTM融合模型以及情感词典相结合,实现了可简单快捷获取商品评论数据并进行文本情感分析的图形化数据分析系统。本文通过系统的需求分析、架构设计、具体实现、系统测试四个步骤,设计实现了一个图形化评论数据分析系统。该系统从功能上分为三大模块:数据模块,情感分析模块,操作及展示模块。(1)数据模块,设计并实现了实时评论数据获取、数据清洗、数据存储,提供两种实时评论获取方式,一种是直接输入商品链接获取商品评论数据,另一种是通过组合预先定义好的图形爬取模块实现数据爬取。(2)情感分析模块,包括情感词提取分析以及情感倾向模型构建与分析。本文通过整合多种主流情感词典对评论数据进行情感词抽取,并对结果进行图表分析展示。情感倾向分析模型采用了BERT-Bi LSTM模型对评论数据进行情感倾向二分类,并与其他多个模型进行对比实验,验证了该模型在文本情感二分类中的优越性。(3)操作及展示模块,接受用户操作指令,并将评论数据分析结果以情感词词云、柱状图以及评论数据分类列表等形式展示。最后通过对系统的功能以及性能测试,验证了各个模块均能正常运行并协调工作,证实了本系统在实时评论数据获取上的高效性、在情感倾向分析上的准确性。
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