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針對(duì)目前大部分情感分析技術(shù)需要人工標(biāo)注建立情感詞典提取情感特征的問題，提出一種基于對(duì)比散度一受限玻爾茲曼機(jī)（ CD-RBM）深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品評(píng)論情感分析方法。該方法在對(duì)產(chǎn)品評(píng)論時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理并利用詞袋模型產(chǎn)生產(chǎn)品評(píng)論的向量表示，然后通過CD-RBM提取產(chǎn)品評(píng)論的情感特征，最后結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）將提取出來的情感特征進(jìn)行文本情感分類。CD-RBM無需人工標(biāo)注情感詞典，即可獲得情感特征，且可以提高特征的情感語義關(guān)聯(lián)性；同時(shí)，SVM可以保證產(chǎn)品評(píng)論情感分類的準(zhǔn)確度。通過實(shí)驗(yàn)確定了RBM最優(yōu)訓(xùn)練周期為10，在此訓(xùn)練周期下對(duì)RBM、SVM、PCA+ SVM，以及RBM+ SVM方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，RBM特征提取和SVM分類結(jié)合方法能夠獲得最好的準(zhǔn)確率和F值，并獲得較好的召回率。
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