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摘要：為了克服傳統基于機器學習的情感分析算法依賴手工建立情感詞典、需要進行人工干預的缺點,該文提出1種加權word2vec注意力長短記憶網絡(WWAL)情感分析模型。突出評論文本中關鍵詞的作用,在word2vec的基礎上引入了術語頻率-逆文檔頻率(TFIDF)算法形成詞向量,同時在長期短期記憶(LSTM)網絡模型中加入了注意力機制。在標準數據集上的實驗證明,該文WWAL模型的查準率、召回率和F1指標等實驗衡量指標均優于傳統機器學習方法。