基于网购商品评价的情感分析系统设计与实现
这是一篇关于文本情感分析,BERT模型,长短期记忆网络,深度学习,LDA主题模型的论文, 主要内容为文本情感分析是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)最重要的研究内容之一,吸引了众多学者的关注。早期研究多采用构造文本词典以及贝叶斯等传统学习算法,工作量大、准确率低,近来有文献采用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)等深度学习算法来解决文本情感分析的准确性和速度问题。本文研究基于网购商品评价的情感分析问题,采用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)与LSTM(Long Short-Term Memory)建立文本情感分类模型,结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)技术对评价内容提取主题,从而进一步挖掘文本中隐含的信息。本论文分析国内外文本分类的研究现状,依托著名平台京东电商中的手机文本评价数据进行算法模型研究,结合项目实际进行系统需求分析与设计,实现了基于网购商品评价的情感分析系统,本文的主要研究内容及工作创新如下:(1)理论技术研究。本文结合文本分类、LDA主题模型等技术的国内外研究现状,对近年来文献中出现的长短期记忆网络LSTM、BERT预训练语言模型等深度学习理论和用于主题提取的LDA模型进行研究,最后讨论目前主流的前端框架。(2)数据获取与预处理。课题研究的数据是通过数据采集器对京东电商平台中的手机文本评价进行抓取,并对获取到的数据进行预处理,删除多余列和重复数据。(3)文本情感分类模型构建。文本情感分类模型采用两种方式构建,一种是基于BERT的文本情感分类模型,另外一种是基于BERT与LSTM结合的文本情感分类模型。论文分别对两种情感分类模型进行实验,结果表明,两种方式在情感分类的准确率方面基本持平,但是基于BERT与LSTM结合的文本情感分类模型具有更快的运行速度,因此,选择BERT与LSTM结合的模型来实现本系统文本情感分类功能。(4)主题模型构建。通过jieba组件对分类后的评价内容进行中文分词,结合哈工大停用词表过滤停用词,最后运用LDA主题提取技术挖掘出评价文本中的关键主题。(5)系统设计与实现。结合项目需求分析,设计功能模块和My SQL数据库以及相关数据库表,采用主流前端框架Vue.js和Python语言实现基于网购商品评价的情感分析系统,并进行系统功能测试以满足用户需求,具有良好的交互性和实用性。
基于情感分析的个性化推荐研究
这是一篇关于自然语言处理,文本情感分析,深度学习,用户偏好,个性化推荐的论文, 主要内容为随着网络对人们生活方式的影响越来越大,人们可以在社交平台中直接发表自己的看法,也可以在电商平台中对一些自己使用过的产品发表一些建议。人们的情感信息都隐藏在这些文本评论中,通过人工智能手段可以从中挖掘出有价值的信息特征,这些信息对企业、社会的发展也有很大的帮助。自然语言处理技术的应用领域包括情感分析、机器翻译、语音识别等等。情感分析使用特征提取和情感分类两种主要方法对用户的文本信息进行处理。在推荐系统领域中可以基于用户对商品的显性评分做物品推荐,也可以通过情感分析的技术对用户做一些个性化推荐。通过挖掘用户历史行为数据信息进行个性化推荐,不仅能够提升用户的体验感,而且还能为商家带来收益,也能够进一步优化服务系统。因此本文选择Amazon平台中的电商数据进行情感分类任务,并且基于情感分类任务中的情感分析模块进行个性化推荐,主要的研究内容如下:(1)本文设计了BERT-CNN-Bi GRU(BCB)情感分类模型,该模型主要解决了静态词向量表达能力不足问题和传统情感分类模型对文本的情感特征提取能力不足的问题。在文本的预处理阶段中,经过去重,分词等处理后,使用BERT预训练模型来获取动态词向量,这种方法不仅将位置信息、词性信息等特征融入到词向量中,而且还能够得到更深层的词语特征信息,也能很好地缓解中文语义偏差问题,使得词向量具有更加丰富的语义特征。在情感分析模块,使用CNN与Bi GRU的组合神经网络模型提取用户评论文本中的特征信息与情感特征。其中CNN网络适用于获取文本的局部特征,Bi GRU网络提取文本的上下文语义,将两种不同特征进行组合,能够得到深层次的信息特征,提高情感分类模型的性能,这种方法能够弥补单一的CNN网络或者Bi GRU网络提取情感特征的不足。最后在公开的Amazon电商数据上进行实验,实验结果表明BCB模型优于其它对比模型,提高了情感分类的性能。(2)本文设计了CNN-Bi GRU-FM(CBF)个性化推荐模型。很多传统的推荐模型都是基于用户显性评分去做物品推荐,忽略了用户评论文本中包含的隐藏的用户信息和商品特征信息,也不能很好地解决数据稀疏的问题。该模型在编码层中使用上文情感分类模型中的情感分析模块,充分挖掘用户评论文本得到用户和商品的特征信息,同时也可以缓解数据稀疏的问题。首先将中文文本向量化,然后在编码层中提取用户特征和商品特征,将两种不同特征空间的向量通过特征融合层进行特征融合,并且进行特征排序,最后输出用户预测商品的评分。经过实验表明,该模型与设置的对比模型相比推荐精度更高,提升了推荐性能。
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。
基于在线评论的县长抖音直播助农消费者满意度研究
这是一篇关于在线评论,LDA主题分析,文本情感分析,扎根理论,文本挖掘的论文, 主要内容为近年来,我国网络电商平台不断发展,电商销售平台的迅猛发展为农产品营销领域带来了新的生机,其中抖音平台开展了县长直播助农活动,将农业与互联网平台连接合作,在促进农业发展、增加农产品销售,提高农民收入、缩小城乡发展差距等方面提供了极大的推力,也为实现乡村振兴不断助力。流行性传染病频发,新经济业态下,消费者对于线上购物平台也更加依赖,网络信息技术的进步促使消费者形成线上消费、网络购物的生活习惯。而目标产品的在线评论是影响消费者做出决策的重要参照物,这为农产品营销领域的研究提供了新的思路。本文以抖音县长直播助农活动在线评论数据为研究对象,对该活动的后续发展具有重要参考意义。本文借助八爪鱼软件爬取了抖音平台县长直播助农活动在线评论,完成数据清洗、文本分词等预处理程序后,首先对评论文本进行整体性的分析,提取语料库的高频词以初步了解消费者的关注维度;同时通过社会语义网络图表理清各关键词间的作用关系。其次,将数据带入LDA聚类模型,提炼出在线评论文本的主题特征词,总结出县长直播助农活动在线评论的十大主题维度。然后,提取消费者满意度,将评论文本数据量化,对比SnowNLP和情感词典的情感分析方法,选择准确度更高的SnowNLP进行情感值量化,将其结果与LDA聚类结果进行结合分析,得到消费者评论关注点。同时,将情感值转化为五分制作为满意度指标。最后,以SOR理论为基础,采用扎根理论构建县长直播助农活动在线评论消费者满意度概念模型,明晰各维度因素对消费者满意度的具体影响机制。结果得出:(1)在线评论消费者关注因素分别为:快递物流、产品质量、新鲜、描述相符、商家服务、味道、包装、回购意愿、主播特征和价格感知。(2)共有5532条带有积极倾向的评论,占有在线评论数据的70%以上;而数据中带有消极倾向的评论有1968条,占总体评论的26.24%。(3)影响消费者满意度的七个维度中,价值感知、吸引特征、品质质量、味道口感、物流包装五个维度持有正向促进作用;商家服务和推荐回购则带有负向调节作用,不利于满意度的提升。本文提出了从聚类主题和抽取情感到扎根建立消费者满意度概念模型的一套框架,为依靠在线评论了解消费者满意度提供了新的参考。
基于网购商品评价的情感分析系统设计与实现
这是一篇关于文本情感分析,BERT模型,长短期记忆网络,深度学习,LDA主题模型的论文, 主要内容为文本情感分析是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)最重要的研究内容之一,吸引了众多学者的关注。早期研究多采用构造文本词典以及贝叶斯等传统学习算法,工作量大、准确率低,近来有文献采用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)等深度学习算法来解决文本情感分析的准确性和速度问题。本文研究基于网购商品评价的情感分析问题,采用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)与LSTM(Long Short-Term Memory)建立文本情感分类模型,结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)技术对评价内容提取主题,从而进一步挖掘文本中隐含的信息。本论文分析国内外文本分类的研究现状,依托著名平台京东电商中的手机文本评价数据进行算法模型研究,结合项目实际进行系统需求分析与设计,实现了基于网购商品评价的情感分析系统,本文的主要研究内容及工作创新如下:(1)理论技术研究。本文结合文本分类、LDA主题模型等技术的国内外研究现状,对近年来文献中出现的长短期记忆网络LSTM、BERT预训练语言模型等深度学习理论和用于主题提取的LDA模型进行研究,最后讨论目前主流的前端框架。(2)数据获取与预处理。课题研究的数据是通过数据采集器对京东电商平台中的手机文本评价进行抓取,并对获取到的数据进行预处理,删除多余列和重复数据。(3)文本情感分类模型构建。文本情感分类模型采用两种方式构建,一种是基于BERT的文本情感分类模型,另外一种是基于BERT与LSTM结合的文本情感分类模型。论文分别对两种情感分类模型进行实验,结果表明,两种方式在情感分类的准确率方面基本持平,但是基于BERT与LSTM结合的文本情感分类模型具有更快的运行速度,因此,选择BERT与LSTM结合的模型来实现本系统文本情感分类功能。(4)主题模型构建。通过jieba组件对分类后的评价内容进行中文分词,结合哈工大停用词表过滤停用词,最后运用LDA主题提取技术挖掘出评价文本中的关键主题。(5)系统设计与实现。结合项目需求分析,设计功能模块和My SQL数据库以及相关数据库表,采用主流前端框架Vue.js和Python语言实现基于网购商品评价的情感分析系统,并进行系统功能测试以满足用户需求,具有良好的交互性和实用性。
基于网购商品评价的情感分析系统设计与实现
这是一篇关于文本情感分析,BERT模型,长短期记忆网络,深度学习,LDA主题模型的论文, 主要内容为文本情感分析是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)最重要的研究内容之一,吸引了众多学者的关注。早期研究多采用构造文本词典以及贝叶斯等传统学习算法,工作量大、准确率低,近来有文献采用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)等深度学习算法来解决文本情感分析的准确性和速度问题。本文研究基于网购商品评价的情感分析问题,采用BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)与LSTM(Long Short-Term Memory)建立文本情感分类模型,结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)技术对评价内容提取主题,从而进一步挖掘文本中隐含的信息。本论文分析国内外文本分类的研究现状,依托著名平台京东电商中的手机文本评价数据进行算法模型研究,结合项目实际进行系统需求分析与设计,实现了基于网购商品评价的情感分析系统,本文的主要研究内容及工作创新如下:(1)理论技术研究。本文结合文本分类、LDA主题模型等技术的国内外研究现状,对近年来文献中出现的长短期记忆网络LSTM、BERT预训练语言模型等深度学习理论和用于主题提取的LDA模型进行研究,最后讨论目前主流的前端框架。(2)数据获取与预处理。课题研究的数据是通过数据采集器对京东电商平台中的手机文本评价进行抓取,并对获取到的数据进行预处理,删除多余列和重复数据。(3)文本情感分类模型构建。文本情感分类模型采用两种方式构建,一种是基于BERT的文本情感分类模型,另外一种是基于BERT与LSTM结合的文本情感分类模型。论文分别对两种情感分类模型进行实验,结果表明,两种方式在情感分类的准确率方面基本持平,但是基于BERT与LSTM结合的文本情感分类模型具有更快的运行速度,因此,选择BERT与LSTM结合的模型来实现本系统文本情感分类功能。(4)主题模型构建。通过jieba组件对分类后的评价内容进行中文分词,结合哈工大停用词表过滤停用词,最后运用LDA主题提取技术挖掘出评价文本中的关键主题。(5)系统设计与实现。结合项目需求分析,设计功能模块和My SQL数据库以及相关数据库表,采用主流前端框架Vue.js和Python语言实现基于网购商品评价的情感分析系统,并进行系统功能测试以满足用户需求,具有良好的交互性和实用性。
P2P网贷平台情感分析系统的设计与实现
这是一篇关于P2P网贷平台,BERT,文本情感分析,命名实体识别,长短期记忆网络的论文, 主要内容为P2P(Peer to Peer)网贷平台情感分析用于提取网络文本中的借贷实体并对其进行情感分析,所得结果影响用户后续的决策行为。传统贷款平台提取及分析方法大都需人工参与,费时费力且获取结果和极性判别效果并不理想。本课题设计与实现网贷平台情感分析系统。系统基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)以及循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)构建提取和极性判别算法模型,能够自动实现网贷平台提取与情感极性判别,可提升实体抽取效率及情感判别准确度。本文分析国内外文本情感分析系统研究现状,针对网络金融文本语料信息,通过需求分析及系统设计实现P2P网贷平台情感分析系统。论文主要工作与研究内容如下:(1)数据预处理。对网络金融文本数据统一进行去重、去噪等数据清洗工作,针对后续不同任务分别进行文本序列标注、文本分句表示处理和实体位置获取。(2)网贷平台实体提取算法模型选择。分别构建基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)及基于膨胀卷积神经网络(Iterated Dilated Convolutional Neural Network,IDCNN)的算法模型。然后针对不同规模网络金融文本数据集进行对比实验。基于LSTM的算法模型均可达到97%以上平均准确率,而基于IDCNN的提取模型则能够达到98.9%及以上的平均准确率。实验结果表明基于IDCNN提取模型具有损失小、正确率高的特性。因此我们选择该模型实现网贷平台实体的提取。(3)网贷平台极性判别算法模型选择。论文分别采用LSTM以及双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BILSTM),将网贷平台提取结果及对应文本信息作为输入。两个模型F1值均达到90%以上。实验表明基于BILSTM的情感极性判别模型更优。因此选择该模型用于情感分析系统的网贷平台情感判别。(4)模型训练。采用谷歌发布的BERT中文预训练模型对网络文本数据训练词向量,并使用K折交叉验证算法进行模型训练以及性能评估。(5)系统实现。系统选用Visual Studio Code作为前后端开发工具。前台结合Vue、Elementui以及Echarts实现功能模块设计及数据显示。后台通过Python进行算法设计,Ajax实现前端数据传输、获取及网贷平台提取以及极性判别算法接口调用。
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