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为了克服传统基于机器学习的情感分析算法依赖手工建立情感词典、需要进行人工干预的缺点,该文提出1种加权word2vec注意力长短记忆网络(WWAL)情感分析模型。突出评论文本中关键词的作用,在word2vec的基础上引入了术语频率-逆文档频率(TFIDF)算法形成词向量,同时在长期短期记忆(LSTM)网络模型中加入了注意力机制。在标准数据集上的实验证明,该文WWAL模型的查准率、召回率和F1指标等实验衡量指标均优于传统机器学习方法。