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摘要：本发明涉及一种基于深度学习的中文电商情感分类方法，该方法包括以下步骤：步骤A：获取语料库和商品评论语料，将二者结合进行预处理，利用处理完毕的数据进行中文词向量训练；步骤B：利用爬虫技术爬取多种不同中文电商评论，利用预先训练好的词向量将中文电商评论数据转化为作为特征数据的文本向量；步骤C：基于文本向量利用传统机器学习模型和深度学习模型进行训练，并利用训练完毕的模型对中文电商情感进行预测，根据其预测结果进行模型性能评价并分类；步骤D：改变深度学习模型学习网络的超参数后对所输出的不同的预测结果进行性能比较判断，判断出是否停止训练。与现有技术相比，本发明具有准确度高，性能好，鲁棒性好等优点。
主权项：1.一种基于深度学习的中文电商情感分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤A：获取语料库和商品评论语料，将二者结合进行预处理，利用处理完毕的数据进行中文词向量训练；步骤B：利用爬虫技术爬取多种不同中文电商评论，利用预先训练好的词向量将中文电商评论数据转化为作为特征数据的文本向量；步骤C：基于文本向量利用传统机器学习模型或深度学习模型进行训练，并利用训练完毕的模型对中文电商情感进行预测，根据其预测结果进行模型性能评价并分类；步骤D：改变深度学习模型学习网络的超参数后对所输出的不同的预测结果进行性能比较判断，判断出是否停止训练。
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百度查询： 上海师范大学 一种基于深度学习的中文电商情感分类方法
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