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面向评论文本的特征聚类挖掘方法研究.pdf

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电商评论文本情感分析在品牌认知中的研究.pdf

环境 python 3.6.12 pytorch 1.6.0 tqdm sklearn tensorboardX 中文数据集 ChineseNlpCorpus中属于情感/观点/评论倾向性分析的微博评论数据集weibo_senti_100k 该数据集包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据，其中正向评论占59993条，负向评论占59995条 类别：negitive，positive 效果 模型 acc 备注 BiLSTM_Att 97.92％ BiLSTM + Attention TextRCNN 97.87％ BiLSTM +池化 FastText 97.65% bow+bigram+trigram 模型都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。 同时给出模型训练结果的下载链接

两表中的数据共包含应用数据10841行，评论数据64163行。 APP数据表包含列：软件名、软件类别、评分、评论数、软件大小、安装数、收费类型、价格、类型标签、最近更新日期、当前版本号、安卓版本号（系统最低要求）。 评论数据表包含列：软件名、评论内容、情感倾向、情感极性、情感主体性。

基于BiGRU-CNN的中文评论文本情感分析，张苗，张征，近年来，互联网上中文评论文本的激增使得使用深度学习方法进行评论文本情感分析成为一种趋势。目前常用的深度学习模型是基于卷积

评论数据存在稀疏问题，不足以支撑学习出更全面的用户偏好。针对评论稀疏问题进行了研究，并提出一种应对评论稀疏的即插即用辅助网络（NRSN），其能与不同的模型进行结合，以添加辅助信息的方式，来重新调整当前模型输出的用户偏好向量。首先根据目标用户，使用aspect-attention机制从其近邻用户评论中学习出近邻用户的偏好，然后采用co-attention机制将近邻用户和目标用户进行契合度匹配，调整出目标用户新的偏好向量。在三组公开数据集下的实验结果表明，NRSN不仅能提高所结合模型的推荐性能，且能有效应对“冷启动”场景下的评论稀疏问题。

移动端html5发布评论的文本框，带表情功能，表情防微信的表情，文本框为可视化文本框，即插入表情时看到的是真表情，而不是表情符号