基于LSTM网络的评价对象和评价词抽取

随着网络电商的兴起,越来越多的用户在网上对商品进行评价。所谓评价对象与评价词,指的是在产品评论中用户所表达的态度的对象以及所使用的极性词。本文将评价对象与评价词的抽取看做为序列标注任务,并介绍了如何使用循环神经网络解决序列标注任务。同时,还说明了循环神经网络的局限性,并使用LSTM对评价对象与评价词进行抽取。最后,本文还与基于规则的双向传播算法进行了对比。从实验结果可以看出,LSTM在评价对象与评价抽取任务上的性能较双向传播算法来说有非常大的提高。