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針對目前大部分情感分析技術需要人工標注建立情感詞典提取情感特征的問題，提出一種基于對比散度一受限玻爾茲曼機（ CD-RBM）深度學習的產品評論情感分析方法。該方法在對產品評論時進行數據預處理并利用詞袋模型產生產品評論的向量表示，然后通過CD-RBM提取產品評論的情感特征，最后結合支持向量機（SVM）將提取出來的情感特征進行文本情感分類。CD-RBM無需人工標注情感詞典，即可獲得情感特征，且可以提高特征的情感語義關聯性；同時，SVM可以保證產品評論情感分類的準確度。通過實驗確定了RBM最優訓練周期為10，在此訓練周期下對RBM、SVM、PCA+ SVM，以及RBM+ SVM方法進行了比較。實驗結果表明，RBM特征提取和SVM分類結合方法能夠獲得最好的準確率和F值，并獲得較好的召回率。
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