隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和逐漸成熟,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)極大地改善了人們的生活方式。現(xiàn)在人們足不出戶也能通過電子商務(wù)平臺購買世界各地的東西,在購買商品的同時,也可以對所購買商品進行評價。有效處理分析這些評論數(shù)據(jù)對于指導(dǎo)商家改善商品以及幫助用戶快速做出決策都有極大的意義。因此,越來越多的研究人員展開了對商品評論進行情感分類的研究。目前主流的情感分類研究方法主要分為基于規(guī)則的方法以及基于機器學(xué)習(xí)的方法。而在具體實現(xiàn)過程中,基于規(guī)則的方法無法處理不符合規(guī)范的文本,而傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法需要定義大量情感詞典并且著重于人工特征的選取,具有一定的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,越來越多的研究人員選擇使用深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)進行情感分類的研究,使用深度學(xué)習(xí)能有效提高分類的準確率并且降低人工成本。但目前商品情感分類系統(tǒng)在結(jié)果展示方面,大多數(shù)都只是簡單展示分類結(jié)果以及語料的詞頻,而不能準確將評論數(shù)據(jù)中用戶描述商品的觀點詞進行提取及展示。現(xiàn)有很多流行的深度學(xué)習(xí)框架,如TensorFlow、Torch、Caffe、Theano等,這些框架基本都是基于Python或者C/C++開發(fā)的,而那些大量使用Java生態(tài)圈中開源項目進行項... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

電子商務(wù)平臺評論數(shù)據(jù)示例

DeepLearning4J模型訓(xùn)練過程圖

西南大學(xué)工程碩士學(xué)位論文10圖2-2網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作流程圖網(wǎng)絡(luò)爬蟲是傳統(tǒng)搜索引擎技術(shù)的一個重要組件，決定著整個系統(tǒng)的資源是否豐富，查詢結(jié)果是否全面。網(wǎng)絡(luò)爬蟲一般可分為以下幾個模塊[47]。·頁面下載負責下載互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁信息，這是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的基礎(chǔ)，只有先將html頁面下載后才能對其進行進一步處理。·鏈接提取對于已經(jīng)下載的頁面進行解析，將其中符合進一步爬取要求的URL鏈接提取出來，這是網(wǎng)絡(luò)爬蟲能夠進行不間斷爬取的基本前提。·URL管理主要負責管理URL，包括對URL進行過濾、去重以及隊列調(diào)度。·內(nèi)容分析和持久化負責將html頁面中所需要提取的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并對其進行過濾和索引，然后存儲到本地以便進行進一步分析。2.2.2網(wǎng)絡(luò)爬蟲主流工具Selenium[48]是由thoughtWorks公司開發(fā)的Web自動化測試工具。它像真實用

【參考文獻】：
期刊論文
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[7]基于兩種LSTM結(jié)構(gòu)的文本情感分析[J]. 張玉環(huán),錢江.  軟件. 2018(01)
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博士論文
[1]情感詞典構(gòu)建方法及其應(yīng)用研究[D]. 鄧東.北京交通大學(xué) 2019

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商品評論情感分析的研究[D]. 周泳東.南京郵電大學(xué) 2019
[2]文本表示算法的研究和應(yīng)用[D]. 李曉鵬.北京郵電大學(xué) 2016



本文編號：3242697