基于改进的长短期记忆网络模型的电商评论关键词提取  

作　　者：杜新宇 吴俊杰[1] 

机构地区：[1]太原师范学院计算机系,山西晋中030619

出　　处：《信息记录材料》2022年第8期156-158,共3页Information Recording Materials

摘　　要：由于评论数据量大和数据价值密度低的特性,针对现有方法存在的忽略语义信息及重复提取语义相近关键词等问题,进而引发提取效果不佳的结果。基于此问题,提出了一种新的基于LSTM的深度多任务学习模型。实验结果表明,该模型改善了关键词重复提取的问题,使提取的关键词更加准确。

关 键 词：关键词提取 电商评论 神经网络 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]