融合多元评论信息的用户情感分类方法

摘要：

随着电商经济发展迅猛,各类电商平台为提升服务品质非常重视对用户评论信息的收集、分析和利用.但各电商平台都存在"刷评论"现象,虚假评论、默认好评等因素导致平台无法获取用户的真实情感,严重影响服务质量的提升.为了更加准确地获取用户的真实情感,提出一种融合多元评论信息的用户情感分类方法.首先,对评论中的文本和图片进行分类,构建去除虚假评论的图文数据集;其次,对原始和追加评价文本进行分割和重构;最终,将预处理后的原始评论、原始图片、追加评论、追加图片等多元评论信息输入到多通道卷积神经网络中,经训练后得到用户情感分类模型.经对比实验验证,融合多元评论信息的用户情感分类方法准确率可以达到96％,优于现有主流情感分类方法.

关键词：情感分类、评论、图片分类、文本分割、CNN

所属期刊栏目：48

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省档案科技项目;辽宁省社会科学规划基金;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室项目;创新项目

在线出版日期：2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：97-107