随着互联网的快速发展，用户生成内容（UGC）如评论、评价等已成为企业了解用户情感和需求的重要来源。传统的情感分析主要依赖于文本内容本身，而忽略了用户的历史偏好和行为模式。本文介绍了一种融合用户偏好与评论内容的情感分析深度学习框架，旨在通过结合用户的历史行为和当前评论信息，提升情感分析的准确性和个性化水平。
该框架主要由以下几个部分组成：用户偏好建模模块、评论内容处理模块、融合层以及情感分类模块。
该模块利用用户的历史行为数据（如购买记录、浏览记录等）构建用户偏好向量。通过嵌入技术（如Word2Vec、BERT等）将用户行为转化为高维向量表示，捕捉用户的长期兴趣和偏好。
该模块对评论文本进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等步骤，然后利用深度学习模型（如LSTM、Transformer等）提取评论中的情感特征。
融合层负责将用户偏好向量和评论情感特征向量进行融合。可以采用注意力机制或门控机制等方法，根据用户偏好对评论情感特征进行加权，实现个性化情感分析。
情感分类模块接收融合后的特征向量，通过全连接层或分类器（如Softmax）输出情感分类结果（如正面、负面、中性）。
以下是一个简化的代码示例，展示了如何构建用户偏好向量和评论情感特征向量，并进行融合和分类。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class UserPreferenceModel(nn.Module):
def __init__(self, embedding_dim, user_history_len):
super(UserPreferenceModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10000, embedding_dim=embedding_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, embedding_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(embedding_dim, embedding_dim)
def forward(self, user_history):
embedded = self.embedding(user_history)
_, (hidden, _) = self.lstm(embedded)
user_pref = self.fc(hidden[-1])
return user_pref
class CommentSentimentModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
super(CommentSentimentModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, comment):
embedded = self.embedding(comment)
_, (hidden, _) = self.lstm(embedded)
sentiment_feature = hidden[-1]
return sentiment_feature
class FusionModel(nn.Module):
def __init__(self, user_pref_dim, sentiment_dim, output_dim):
super(FusionModel, self).__init__()
self.attention = nn.Linear(user_pref_dim + sentiment_dim, 1)
self.fc = nn.Linear(user_pref_dim + sentiment_dim, output_dim)
def forward(self, user_pref, sentiment_feature):
concat_feature = torch.cat((user_pref, sentiment_feature), dim=1)
attention_score = torch.tanh(self.attention(concat_feature))
attention_weight = F.softmax(attention_score, dim=1)
weighted_feature = torch.sum(attention_weight * concat_feature, dim=1)
output = self.fc(weighted_feature)
return output
# 示例数据
user_history = torch.randint(0, 10000, (5, 10)) # 假设有5个用户，每个用户有10个历史行为
comment = torch.randint(0, 5000, (5, 20)) # 假设有5条评论，每条评论有20个词
# 模型实例化
user_pref_model = UserPreferenceModel(embedding_dim=128, user_history_len=10)
comment_sentiment_model = CommentSentimentModel(vocab_size=5000, embedding_dim=128, hidden_dim=128, output_dim=128)
fusion_model = FusionModel(user_pref_dim=128, sentiment_dim=128, output_dim=3)
# 前向传播
user_pref = user_pref_model(user_history)
sentiment_feature = comment_sentiment_model(comment)
output = fusion_model(user_pref, sentiment_feature)
print(output) # 输出情感分类结果
本文介绍了一种融合用户偏好与评论内容的情感分析深度学习框架，通过结合用户历史行为和评论文本信息，实现了更加准确和个性化的情感分析。该框架在电商、社交媒体等领域具有广泛的应用前景，有助于企业更好地理解用户需求和情感，提升用户体验和服务质量。