12、电影评论情感分析与推荐系统技术解析

电影评论情感分析与推荐系统技术解析

在当今数字化时代，电影评论情感分析和电影推荐系统在我们的生活中扮演着重要角色。电影评论情感分析能够帮助我们了解观众对电影的看法，而电影推荐系统则能根据我们的喜好为我们推荐合适的电影。本文将深入探讨这两个领域的相关技术。

电影评论情感分析技术

在电影评论情感分析中，我们会用到多种神经网络模型。
- 标准循环神经网络（RNN） ：在标准RNN中，重复模块具有简单的结构，例如单个tanh层。
- 长短期记忆网络（LSTM） ：LSTM具有与循环神经网络类似的控制流，但LSTM单元内的任务有所不同。
- 双向长短期记忆网络（Bi - LSTM） ：Bi - LSTM是LSTM的扩展。通过这种深度生成学习，各层可以同时从过去（反向）和未来（正向）状态获取信息。与多层感知器（MLPs）和时延神经网络（TDNNs）不同，它们对数据的灵活性有要求，数据必须固定；标准RNN也存在局限性，因为当前状态无法获取未来数据信息。而双向循环神经网络不需要数据固定，并且可以从当前状态访问未来数据信息。

为了评估模型的性能，我们会考虑以下参数：
| 参数 | 含义 |
| — | — |
| 真正例（TP） | 正确预测为正例的样本，即实际类别为“是”，预测类别也为“是” |
| 真反例（TN） | 正确预测为反例的样本，即实际类别为“否”，预测类别也为“否” |
| 假正例（FP） | 实际类别为“否”，但预测类别为“是”的样本 |
| 假反例（FN） | 实际类别为“是”