典型文献
基于改进图卷积神经网络的评论有用性识别
文献摘要：
[目的]充分建模评论中的特征观点语义偏差,提升评论有用性识别的性能.[方法]构建一种融合组块分析和特征隶属关系的FFGCN模型进行评论有用性识别.通过组块分析获得特征和观点词块作为图上节点,同时借助多粒度特征词库融入特征词间隶属关系构图,经过图上卷积进行评论二分类.[结果]FFGCN模型在两个数据集上的识别准确率分别为93.4％和93.9％,比基线模型最优结果分别提升0.9和1.0个百分点.[局限]选取手机评论数据进行实验,未将模型拓展到其他产品类型验证其识别性能.[结论]所提模型能够有效对评论文本进行建模,大大提高评论有用性识别的性能.
文献关键词：
评论有用性;组块分析;特征观点对;图卷积网络
中图分类号：
作者姓名：
李雪梅;蒋建洪
作者机构：
桂林电子科技大学商学院 桂林541004
文献出处：
引用格式：
[1]李雪梅;蒋建洪-.基于改进图卷积神经网络的评论有用性识别)[J].数据分析与知识发现,2022(11):38-51
A类：
FFGCN
B类：
改进图卷积神经网络,评论有用性,组块分析,隶属关系,词块,上节,多粒度特征,特征词,词库,构图,上卷,二分类,识别准确率,比基,基线模型,百分点,手机评论,评论数据,模型拓展,产品类型,识别性,评论文本,特征观点对,图卷积网络
AB值：
0.335556
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