【摘 要】
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随着互联网和电子商务的迅速发展,网络购物行为越发频繁,在线评论成为购买决策的重要参考依据。但是消费者难以从数量惊人的文本评论数据中得出可靠的结论,对此研究者们提出众多算法模型,大多数是关于某一算法的改进或者是某几种算法的融合,而如何选择合适的模型已成为一大难题。因此,本研究通过收集京东商城的笔记本电脑评论数据作为训练数据集,提出基于传统机器学习的情感分析模型,主要包括支持向量机、K近邻分类、逻辑回
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随着互联网和电子商务的迅速发展,网络购物行为越发频繁,在线评论成为购买决策的重要参考依据。但是消费者难以从数量惊人的文本评论数据中得出可靠的结论,对此研究者们提出众多算法模型,大多数是关于某一算法的改进或者是某几种算法的融合,而如何选择合适的模型已成为一大难题。因此,本研究通过收集京东商城的笔记本电脑评论数据作为训练数据集,提出基于传统机器学习的情感分析模型,主要包括支持向量机、K近邻分类、逻辑回归、XGBoost等常用的机器学习模型,并利用Stacking策略对模型进行集成学习,最终得到集成学习的分类效果最好,分类准确率达到98.20%,但是训练模型过程缓慢,用时长达4994.32秒。接着,搭建深度学习领域的LSTM模型对数据进行情感二分类,得到LSTM模型的分类准确率高达99.50%,且用时仅为306.12秒。实验表明,针对本研究数据集,显然是基于深度学习的LSTM模型更高效、更准确,且据此分析结果对商家或消费者提出一些参考意见。
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