电商评论情感极性识别：结合LSTM与图嵌入技术的算法探索

在电商领域，用户评论的情感分析对于商家提升产品质量、改进服务以及进行市场策略调整至关重要。情感极性识别作为情感分析的核心任务之一，旨在判断评论的情感倾向（如正面、负面或中立）。近年来，深度学习技术的发展为这一任务提供了新的解决方案，特别是长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理上的优势显著。然而，单独的LSTM在处理复杂语义关系时仍存在局限性。本文将探索结合LSTM与图嵌入技术的算法，以提升电商评论情感极性识别的性能。

LSTM原理

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效解决传统RNN在处理长序列时存在的梯度消失或梯度爆炸问题。它通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，实现了对信息的长期记忆和短期更新。

# LSTM基本单元代码示例（简化版） class LSTMCell: def __init__(self, input_size, hidden_size): # 初始化参数 pass def forward(self, x, h_prev, c_prev): # 计算输入门、遗忘门、输出门和候选细胞状态 # 返回新的细胞状态c_new和隐藏状态h_new pass

图嵌入技术

图嵌入技术是将图结构数据（如社交网络、知识图谱）映射到低维向量空间的方法，使得这些向量能够保留图中的拓扑结构和语义信息。在电商评论中，评论之间的关联（如相似评论、用户关系）可以构建成图，通过图嵌入技术提取其潜在特征。

常见的图嵌入算法包括DeepWalk、Node2Vec、Graph Convolutional Network（GCN）等。这些算法能够学习节点（在本例中为评论）的低维表示，有助于捕捉评论之间的复杂关系。

结合LSTM与图嵌入的算法设计

本文提出的算法首先使用图嵌入技术将评论及其关系转换为低维向量，然后将这些向量作为LSTM的输入，以捕捉评论的序列信息和语义关系。

1. 构建评论图：根据评论的相似度、用户关系等构建评论图。
2. 图嵌入学习：使用图嵌入算法（如GCN）学习评论的低维表示。
3. LSTM处理：将学习到的评论向量序列输入LSTM，进行情感极性识别。

实验与结果

在真实电商评论数据集上进行实验，对比了单独使用LSTM、单独使用图嵌入以及两者结合的方法。结果显示，结合LSTM与图嵌入的算法在情感极性识别任务上取得了显著优于其他方法的性能。

本文提出的结合LSTM与图嵌入技术的算法在电商评论情感极性识别任务上取得了良好的效果。通过引入图嵌入技术，不仅捕捉了评论的序列信息，还充分利用了评论之间的复杂关系，提升了模型的识别能力。未来工作将探索更多图嵌入算法与深度学习模型的结合，以进一步提升情感分析的准确性和鲁棒性。