双网情感分析模型

评论真伪先辨

先识别句子类型再判断情感，从根上降低无关文本对情感识别的干扰。

Neetesh Kumar, Nema · Vivek, Shukla · Miri, Rohit · Praveen, Chouksey · Raja, R. · Singh, Kamred Udham · Kumar, Ankit · Mohd Asif, Shah

Journal of Cloud Computing 2025

参数信息

准确率

98.99 %

F-measure

98.78 %

相关性

0.845

技术优势

虚假评论先过滤

在情感分析前先用Log-Squish CNN识别并过滤虚假评论，减少噪声对后续步骤的影响。

句子类型先判定

通过BeDi-DC识别真实评论中的句子类型，避免无关文本干扰情感判断。

多义目标得到消歧

对多目标评论进行词义消歧，确保情感分析针对正确对象。

应用场景

• 网络舆情分析：先滤除虚假评论，避免舆情信号被噪声淹没。
• 电商评价口碑管理：对真实评论做细粒度情感分析，辅助商家优化产品。
• 社交平台虚假评论过滤：用Log-Squish CNN识别虚假评论，作为过滤环节。