基于机器学习的网购平台产品评论情感分析

发布时间：2025-05-07 01:24

　　随着互联网的发展,电子商务迅速兴起,很多消费者选择线上购物并且针对所购买的产品质量及购物体验发表自己想法和建议。这些网购平台的产品评论中往往蕴含着大量有用的信息。对于消费者而言,可以为购物者提供参考意见,间接影响着消费者的购买决策;对于商家来说,这些产品评论有助于对产品质量,客服服务等等进一步完善;同时网购平台也可以根据这些信息对商家进一步的管理。因此,对网购平台的产品评论进行情感分析具有一定的现实意义。近年来,文本情感分析受到了越来越多人的关注和研究,现有的研究中均取得了一定的研究成果。本文在前人研究的基础上,提出了一些新的研究思路,具体研究工作如下:第一,在中文分词问题上,本文基于隐马尔科夫模型进行中文分词,然后利用Word2ve方法来提取文本特征生成词向量,最后结合文本分类中常用的机器学习算法即支持向量机(SVM),K近邻分类(KNN),朴素贝叶斯(NB)和深度学习中的长短期记忆网络(LSTM)进行分类,通过准确率,F1,ROC曲线和AUC对模型性能进行评价。根据Python实验结果得出结论:LSTM模型的分类性能明显优于其他三种机器学习的分类算法,但所需训练时间也最多;SVM和K...

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图 2-1 RNN 示意图

图2-1RNN示意图在图2-1中，A为神经网络模块，tX为一输入，th为其对应的输出。为了简易理解RNN，将其展开如图2-2.

图2-2展开的RNN从图2-2可以看出，RNN和传统的神经网络的主要区别在于每一层的递归都

图2-2展开的RNN从图2-2可以看出，RNN和传统的神经网络的主要区别在于每一层的递归都将上一层的递归输入到下一层，不断地重复。RNN在自然语言处理(NLP)、语音别、图像方面等领域得到了广泛的应用。LSTM是循环神经网络的变种，在文本感分类中展示了该网络的优越....

图 2-3 LSTM 内部结构图

等相关领域展示了其优越性。LSTM在进行情感分析时，将每条文本语句看成一个序列，每个词语视为序列节点，其结构比RNN更复杂，LSTM内部结构如图2-3所示。图2-3LSTM内部结构图为了便于理解和推导，参考简图2-4。LSTM核心思想的关键是细胞状态，细胞的....

图3-5训练语料涉及领域

数据来源实验部分使用了通过网络获取的21105条网购平台商，积极的网购平台商品评论10677条，消极的网购平台商、酒店、计算机、牛奶、手机、热水器六个领域，如图

本文编号：4043386