张煦渤　张莉

摘要：随着互联网的发展和近年来中国电影的崛起，中国用户越来越习惯于在豆瓣、猫眼一类的影评论坛或平台上发布自己的观影感受，并对电影进行打分。这些评论中隐藏着大量的用户偏好等信息。而若想对这些隐含信息进行获取，需要对影评特征进行进一步分析。基于此，本文通过Python对猫眼网站中“动漫电影”分类下面的影评及其得分等数据进行爬取，并将所得文本数据进行整理，通过jieba分词和word2vec等方法对影评特征进行分析;之后，根据影评的主体内容，侧重于其情感特征进行挖掘，将清洗过后的结构化数据带入基于RNN的深度学习模型中，以用户评分作为其影评情感特征的体现;然后，通过随机游走对模型进行优化，再进行模型效用对比，得到动漫影评情感特征的预测模型，并对其应用场景予以分析。

关键词：深度学习  动漫影评  特征挖掘

1 引言

随着我国经济的不断发展和人们生活水平的日益提高，电影作为一种娱乐消费品，已成为国人生活中不可或缺的一部分，观众在养成观影习惯的同时，越来越热衷于将自己的观影感受和想法分享到互联网上，国内的豆瓣、猫眼等影评汇总平台也由此越来越受人们的关注。而在众多电影分类中，动漫电影作为电影行业中的一个重要成员，从其诞生以来，许多动漫角色深入人心，其影评中亦包含着大量潜在信息，包括电影的口碑、用户的的观影偏好等等。若想对这部分潜在信息进行获取，就不得不对其影评的特征进行针对性的分析。……