随着电商平台的快速发展，用户评论成为衡量产品质量和消费者满意度的重要依据。情感挖掘技术能够自动分析用户评论中的情感倾向，为商家提供宝贵的反馈。本文将详细介绍如何利用卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的融合模型进行电商产品评论的情感挖掘。
情感挖掘是一种自然语言处理技术，旨在识别文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。在电商产品评论分析中，情感挖掘可以帮助商家快速了解用户对产品的反馈，优化产品和服务。传统方法如基于规则的方法和机器学习模型，在情感挖掘中取得了一定的成效，但面临着特征提取复杂、模型泛化能力有限等问题。
卷积神经网络（CNN）：
CNN是一种前馈神经网络，特别适用于处理图像和文本数据。它通过卷积层提取局部特征，池化层减少数据维度，最终通过全连接层进行分类。在文本处理中，CNN可以有效捕捉文本中的n-gram特征。
门控循环单元（GRU）：
GRU是循环神经网络（RNN）的一种变体，用于处理序列数据。与标准的RNN相比，GRU通过引入更新门和重置门，有效缓解了RNN的长期依赖问题，能够更好地捕捉序列中的上下文信息。
结合CNN和GRU的优点，提出了一种融合模型用于电商产品评论的情感挖掘。模型结构如图1所示：
1. 输入层：将电商产品评论转换为词向量序列，作为模型的输入。
2. CNN层：利用多个卷积核提取评论中的局部特征，通过激活函数（如ReLU）和非线性变换，生成特征图。
3. 池化层：对特征图进行最大池化或平均池化，减少数据维度，保留关键特征。
4. GRU层：将池化层的输出作为GRU的输入，捕捉评论中的上下文信息。GRU的输出作为最终的特征表示。
5. 输出层：通过全连接层和softmax函数，将特征表示映射到情感类别（正面、负面或中性），得到最终的情感分类结果。
在某电商平台的评论数据集上进行了实验，对比了CNN、GRU以及融合模型的性能。实验结果表明，融合模型在准确率、召回率和F1得分上均优于单一模型，证明了融合模型的有效性。
以下是融合模型的Python代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, MaxPooling1D, GRU, Dense, Embedding
from tensorflow.keras.models import Model
# 输入层
input_sequence = Input(shape=(max_length,), dtype='int32')
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length)(input_sequence)
# CNN层
conv_layer = Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, activation='relu')(embedding_layer)
pooling_layer = MaxPooling1D(pool_size=pool_size)(conv_layer)
# GRU层
gru_layer = GRU(units=gru_units, return_sequences=False)(pooling_layer)
# 输出层
output_layer = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(gru_layer)
# 构建模型
model = Model(inputs=input_sequence, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
上述代码使用了TensorFlow框架，构建了一个包含嵌入层、CNN层、池化层、GRU层和输出层的融合模型。
本文提出了一种基于CNN与GRU的融合模型，用于电商产品评论的情感挖掘。实验结果表明，该模型在情感分类任务中表现优异，能够有效提高情感分析的准确性和效率。未来工作将进一步优化模型结构，提高模型的泛化能力。