基于深度學(xué)習(xí)的電商用戶評(píng)論情感分析

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摘要：隨著我國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，為更好地讓商家和用戶理解與分析電商平臺(tái)上的用戶評(píng)論，為了獲取商品評(píng)論中的情感特征并捕捉更多的情感信息，可以使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建模型。文章提出構(gòu)建BERT-BiLSTM-CRF模型，該模型將深層語言模型BERT與雙向長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)模型（BiLSTM+CRF） 相結(jié)合建立新模型，運(yùn)用BERT模型的嵌入層對(duì)句子進(jìn)行分割，將其轉(zhuǎn)為詞向量后傳遞到BiLSTM模型中，從而獲得文本中的屬性和情感詞，并使用條件隨機(jī)場(chǎng)來解決遠(yuǎn)程依賴關(guān)系無法識(shí)別的缺陷。（剩余7114字）