基于属性主题分割的评论短文本词向量构建优化算法

从词向量的训练模式入手,研究了基于语料语句分割(BWP)算法,分隔符分割(BSP)算法以及属性主题分割(BTP)算法三种分割情况下的词向量训练结果的优劣.研究发现,由于评论短文本的自身特征,传统的无分割(NP)训练方法,在词向量训练结果的准确率和相似度等方面与BWP算法、BSP算法以及BTP算法具有明显的差异.通过对0.7亿条评论短文本进行词向量构建实验对比后发现,该文所提出的BTP算法在同义词(属性词)测试任务上获得的结果是最佳的,因此BTP算法对于优化评论短文本词向量的训练,评论短文本属性词的抽取以及情感倾向分析等在内的,以词向量为基础的应用研究工作具有较为重要的实践意义.同时,该文在超大规模评论语料集上构建的词向量(开源)对于其他商品评论文本分析的应用任务具有较好可用性.