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作者：王锐;沈羽东;高扬;王迪;居雷;杨蕾;胡斌;宗国浩;王永胜;郑超群;冯伟华;吴继忠;
单位：中国烟草总公司郑州烟草研究院;浙江中烟工业有限责任公司技术中心;上海烟草集团有限责任公司技术中心;云南中烟工业有限责任公司技术中心;
摘要：为了获取卷烟消费者反馈，洞察消费行为成因，构建了一个大规模多情感消费者评价数据集，提出了融合多层级特征的消费者评价情感分析模型ECBHA，并基于该模型建立了卷烟消费者典型意见智能挖掘系统。模型ECBHA采用预训练模型ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)获得包含上下文信息的动态词向量，通过卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆神经网络（BiLSTM）提取局部和全局特征，使用层次注意力网络（HAN）在词和句子两个层面提取情感判断的关键特征。在卷烟消费者评价数据集上的实验结果表明，模型ECBHA的各项指标均优于支持向量机（SVM）、多元逻辑回归（LG）、文本卷积神经网络（TextCNN）等9种机器学习或深度学习的基线方法，其中整体分类准确率为85.29%，在正向、中性、负向情感分类中的F1值分别为90.51%、67.96%和86.21%，比表现最好的基线方法 ERNIE分别提高了3.28、2.02、5.32和4.77百分点；基于模型ECBHA建立的卷烟消费者典型意见智能挖掘系统，可以实现对卷烟产品画像、产品情感分析结果的对比，帮助企业快速掌握消费者对卷烟产品的态度，为产品研发和精准营销提供支持。
关键词：卷烟消费者评价;;情感分析;;ERNIE;;BiLSTM;;层次注意力网络
基金资助：中国烟草总公司重大科技项目“基于消费需求意见提取与设计语言转化的消费洞察技术研究”[110202401032(SZ-06)];; 烟草行业青年科技托举人才项目（602023ACR0080）;; 郑州烟草研究院青年人才托举工程计划项目“基于消费者评价数据的卷烟产品画像研究”（602020CR0370）;; 云南中烟技术中心联创平台项目“高端卷烟产品消费者认知模型构建技术研究”（2025539200340009）
