基于CRNN-Attention模型的文本情感分类研究——以华为P20为例
这是一篇关于文本情感分类,TextCNN模型,CRNN-Attention模型,LDA模型的论文, 主要内容为随着信息技术与互联网的迅速发展,人们的购物行为越来越倾向于在互联网电商平台产生。互联网电商平台上消费者在购物后所填写的商品评论反映了消费者对商品各个方面的情感态度,例如手机产品的性能是否能满足消费者的需要、定价是否合理等。文本情感分类是NLP领域重要的研究方向,近年来许多国内外学者围绕这一主题开展了大量研究。将文本情感分析应用到手机产品评论中,可以挖掘出人们对于手机的各个属性的情感态度,为消费者购物及商家改善产品提供准确的参考,因此,对购买手机的顾客的评论进行研究具有实际意义。本文集中阐述了文本情感分析领域的相关理论,应用目前该领域应用效果最好的一些模型以及应用其他领域的模型来进行对比分析,从而得出模型改进的方向。并将文本情感分类模型与LDA主题模型相结合,为如何对实际生产过程中产生的数据集进行深入挖掘提供的一条可循之路。全文分四个部分:第一部分,介绍本文的选题意义以及国内外文献综述;第二部分,介绍文本情感分类的基础,即文本分词、词向量化,同时介绍TextCNN、RNN-Attention和CRNN-Attention这三种基于神经网络的文本情感分类模型;第三部分,将Amazon reviews dataset的reviewsElectronics数据集与爬取的华为P20手机评论数据集进行预处理,构建出合适的语料库,利用TF-IDF调整词权重,选取权重较大的词进行特征提取。将语音领域的分类模型CRNN-Attention应用到文本情感分类领域,在上述两个处理过后的数据集中对比TextCNN、RNN-Attention和CRNN-Attention这三种模型的分类效果的优劣;第四部分,将文本情感分类模型CRNN-Attention与LDA主题模型相结合,对华为P20手机评论数据集的各个主题的情感倾向深入挖掘,为华为P系列手机的更新提供指导性建议。
基于微服务架构的双创工作服务平台的研究与实现
这是一篇关于微服务,双创工作,Spring Cloud,全文检索,TextCNN模型的论文, 主要内容为近年来,党中央、国务院十分重视“双创”工作的开展进程,国有企业作为重要的参与者,理应在创新创业工作中充分发挥主要作用。中国航天科工集团某研究院对此提出建立以“大众创业,万众创新”为先导的管理服务平台。由于原有的服务平台的灵活性比较差,耦合度比较高,难以维护,还有许多关于双创工作的业务功能需要实现线上化管理,所以本文针对双创工作的业务进行整理,设计并实现了基于微服务架构的双创工作服务平台。本文主要工作及贡献如下:1.双创工作服务平台的设计。本文从服务对象与业务功能进行考虑,给出满足该平台的需求分析。另外,按照需求分析对系统架构体系、微服务划分和数据库表进行详细设计。2.基于微服务架构的双创工作服务平台的实现。通过前后端分离方式对该平台进行设计,采用Vue框架实现前端的页面设计与逻辑实现,利用Spring Cloud框架对后端系统做集成开发。后端系统按照功能划分为基础模块和业务模块,其中通过Spring Cloud组件实现基础模块功能,结合Elasticsearch和TextCNN模型实现该平台的各个业务模块功能。3.对双创工作服务平台进行联合测试。首先,选取评估指标对TextCNN模型做评估,并对比TF-IDF模型和LSTM模型,证明TextCNN模型在垃圾文本分类上的优势;其次,从软件的功能、性能和系统的兼容性三个方面为基础设计的测试用例进行测试;最后,评估分析测试结果。
基于微服务架构的双创工作服务平台的研究与实现
这是一篇关于微服务,双创工作,Spring Cloud,全文检索,TextCNN模型的论文, 主要内容为近年来,党中央、国务院十分重视“双创”工作的开展进程,国有企业作为重要的参与者,理应在创新创业工作中充分发挥主要作用。中国航天科工集团某研究院对此提出建立以“大众创业,万众创新”为先导的管理服务平台。由于原有的服务平台的灵活性比较差,耦合度比较高,难以维护,还有许多关于双创工作的业务功能需要实现线上化管理,所以本文针对双创工作的业务进行整理,设计并实现了基于微服务架构的双创工作服务平台。本文主要工作及贡献如下:1.双创工作服务平台的设计。本文从服务对象与业务功能进行考虑,给出满足该平台的需求分析。另外,按照需求分析对系统架构体系、微服务划分和数据库表进行详细设计。2.基于微服务架构的双创工作服务平台的实现。通过前后端分离方式对该平台进行设计,采用Vue框架实现前端的页面设计与逻辑实现,利用Spring Cloud框架对后端系统做集成开发。后端系统按照功能划分为基础模块和业务模块,其中通过Spring Cloud组件实现基础模块功能,结合Elasticsearch和TextCNN模型实现该平台的各个业务模块功能。3.对双创工作服务平台进行联合测试。首先,选取评估指标对TextCNN模型做评估,并对比TF-IDF模型和LSTM模型,证明TextCNN模型在垃圾文本分类上的优势;其次,从软件的功能、性能和系统的兼容性三个方面为基础设计的测试用例进行测试;最后,评估分析测试结果。
基于微服务架构的双创工作服务平台的研究与实现
这是一篇关于微服务,双创工作,Spring Cloud,全文检索,TextCNN模型的论文, 主要内容为近年来,党中央、国务院十分重视“双创”工作的开展进程,国有企业作为重要的参与者,理应在创新创业工作中充分发挥主要作用。中国航天科工集团某研究院对此提出建立以“大众创业,万众创新”为先导的管理服务平台。由于原有的服务平台的灵活性比较差,耦合度比较高,难以维护,还有许多关于双创工作的业务功能需要实现线上化管理,所以本文针对双创工作的业务进行整理,设计并实现了基于微服务架构的双创工作服务平台。本文主要工作及贡献如下:1.双创工作服务平台的设计。本文从服务对象与业务功能进行考虑,给出满足该平台的需求分析。另外,按照需求分析对系统架构体系、微服务划分和数据库表进行详细设计。2.基于微服务架构的双创工作服务平台的实现。通过前后端分离方式对该平台进行设计,采用Vue框架实现前端的页面设计与逻辑实现,利用Spring Cloud框架对后端系统做集成开发。后端系统按照功能划分为基础模块和业务模块,其中通过Spring Cloud组件实现基础模块功能,结合Elasticsearch和TextCNN模型实现该平台的各个业务模块功能。3.对双创工作服务平台进行联合测试。首先,选取评估指标对TextCNN模型做评估,并对比TF-IDF模型和LSTM模型,证明TextCNN模型在垃圾文本分类上的优势;其次,从软件的功能、性能和系统的兼容性三个方面为基础设计的测试用例进行测试;最后,评估分析测试结果。
电商平台虚假评论识别研究
这是一篇关于虚假评论,TF-IDF,支持向量机,随机森林,TextCNN模型,LSTM模型的论文, 主要内容为随着经济和互联网的发展,电子商务产业逐渐兴起,网络购物模式也逐渐成熟,因为与传统实体商场不同,消费者只能依靠商品评论来获取真实的商品质量或服务质量的信息,进而决定是否购买。然而随着消费者对商品评价越来越重视,某些商家为了获取更高的销量和利润,开始雇佣刷单组织对自己的商品进行刷单并给出大量的虚假好评。虚假评论往往会误导消费者,不仅损害消费者的利益,而且会破坏公平商场竞争规则,如何识别虚假评论成为了近几年众多学者研究的热点问题。由于虚假评论数据量巨大,并具有隐藏性,普通消费者通过肉眼识别非常困难,因此本文基于机器学习算法研究虚假评论识别问题,本文分别使用了传统机器学习模型和深度学习中的神经网络模型来解决这一问题,开展了以下三个方面的工作。1、本文在京东平台上利用Python爬取某款热销商品的评论数据,根据研究刷单团体刷单特点、评论时间和专家指导对评价数据进行标注,构造训练数据集。2、对中文数据集进行自然语言处理,利用TF-IDF模型将文本转化为向量,提取特征,并采用逻辑回归模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、随机森林四种模型对虚假评论进行识别并进行验证,支持向量机模型的识别效果最好。3、对文本数据进行词嵌入表示法将文本转化为向量,利用TextCNN模型和LSTM模型对虚假评论进行识别,从损失函数和评价指标的角度来看,LSTM模型对短文本识别效果最好。最后,在淘宝平台数据集上验证支持向量机和LSTM模型的分类效果,结合两种模型训练的时间,发现LSTM模型对虚假评论识别更具有实际意义。
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