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Fine-grainedsentimentanalysisofonlinereviews
basedonRoBERTa-BiLSTM-CRF
作者：徐健[1];张婧[1,2];宋玲钰[1];高原源[1]
作者机构：[1]东北财经大学数据科学与人工智能学院,大连116025;[2]香港理工大学酒店
与旅游业管理学院,香港999077
出版物刊名：系统工程理论与实践
页码：3519-3535页
年卷期：2023年第12期
主题词：在线评论;细粒度情感分析;融合模型;情感强度
摘要：在电子商务迅速发展的背景下，在线评论所蕴含的商业价值日益凸显。从在线评论中
提取用户关于产品的评价和情感的研究，已经开始从句子级或篇章级的粗粒度情感分析转向属
性级的细粒度情感分析。但当前细粒度情感分析方法在情感要素识别任务中存在不能同时解决
一词多义、上下文语义信息不全以及标签约束关系缺失等突出问题，且面向属性的情感强度量
化方法未充分考虑语法信息。对此，本文提出一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在
线评论细粒度情感分析方法，该方法可以有效解决上述问题，更加准确地识别评论中用户评价
的产品或服务属性，并结合情感三元组和语法信息有效地量化用户在评论中反馈的情感强度。
为了检验所提方法的效果，本文在酒店评论数据、美团外卖评论数据、CLUENER2020等多个
领域的数据集上进行对比实验与消融实验。实验结果表明，与已有经典模型相比，本文所提基
于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的情感要素识别方法在多个数据集上均获得了最佳F1值，
且本文所提情感强度量化方法更加精细，能更好地契合人类情感的连续性。此外，消融实验进
一步表明融合模型的每个结构都具有重要性。
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