10.3969/j.issn.2095-2163.2020.08.009
基于多头注意机制的用户评论情感可视分析
情感可视化作为用户选择相应产品或服务的重要情报支撑.当下的网络用户评论文本数据量大,难以获取有效信息,而对用户评论进行情感可视分析,能够为用户购买决策提供一个基于大规模数据分析的有效方案.本文使用BERT嵌入和多头注意机制,对交互式注意网络的情感倾向性分析方法加以改进,提出基于多头注意机制的方面级别情感分析(Multi-Head Attention for Aspect-Level Sentiment Analysis,MHA-ASA)模型,并对用户关注的特征属性及其包含的情感极性进行可视化分析.实验证明MHA-ASA模型有效提高了情感分类的准确性,能够准确提取用户评论中不同属性的情感倾向,通过可视化分析结果,抓住用户对产品的关注点和满意度,具有一定的实用性和有效性.
用户评论、情感分析、多头注意力、可视化
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TP399(计算技术、计算机技术)
2021-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
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