《表2 不同级别的特征分类准确率比较》

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《基于LSTM的生鲜评论关键词提取研究》

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关键词提取是分类任务，通过对商家提供产品信息和产品评论中频率较高的名词作为标签，如商品毛重，包装，果实直径，物流服务等。然后通过对LSTM分类器进项相应的训练，主要是分配标签时基于语义进行分类。例如“送来的苹果都发霉了”和“苹果不新鲜”都标签为“不新鲜”。通过对原始生鲜评论数据进行剔除无用句后，在基于不同级别的特征分类实验，结果如表2。通过实验可以看出，通过LSTM对给定的生鲜产品评论分配的类标签有较高的准确性。但是与直接基于字和词级别分类准确率相比差很多。