【摘 要】
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随着互联网技术的高速发展,网上购物逐渐走入人们的视线并成为日常生活中不可或缺的一环。同时,由于在线评论的简便性,人们随时随地可以在网络上发表自己的看法,这也让越来越多的用户倾向于在网购后分享自己对于这些产品的看法。这些琐碎的评论信息中包含着巨大的研究价值,往往是其他用户在决策过程中的重要参考信息,但网络评论的数量极为庞大且对阅读者的有用性水平不一,单凭人力很难快速定位出高质量的评论,基于这一点,本
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随着互联网技术的高速发展,网上购物逐渐走入人们的视线并成为日常生活中不可或缺的一环。同时,由于在线评论的简便性,人们随时随地可以在网络上发表自己的看法,这也让越来越多的用户倾向于在网购后分享自己对于这些产品的看法。这些琐碎的评论信息中包含着巨大的研究价值,往往是其他用户在决策过程中的重要参考信息,但网络评论的数量极为庞大且对阅读者的有用性水平不一,单凭人力很难快速定位出高质量的评论,基于这一点,本文通过分析在线评论特征来达到自动识别有用信息的目标。本文以轻薄型笔记本电脑为例,通过网络爬虫的方式获取了包括华为、小米、苹果等品牌在内的8万多条京东在线评论,采集到的具体信息包括用户昵称、文字评论、图片数目、有无追评、回复条数等等。首先,对获取的文字评论进行数据预处理,如评论去重、去除评论中的特殊字符以及中文分词等,并且根据评论内容的质量差异,通过事先约定的有用性程度识别准则将其分别手动标注为高有用性、中等有用性、低有用性三类,为实证分析部分奠定基础;其次,文章结合word2vec模型,通过训练评论数据得到每个词语的向量形式,据此计算相似度对事先设定的初始词库进行扩展,分别构建出完备的商品特征词库和情感词库,从而在此基础上提取评论中的产品特征词、产品情感词数量,同其他影响评论有用性程度的因素一起作为在线评论特征;最后,选取ROF-LightGBM作为本文的多分类模型,同时针对其存在的参数复杂、手动调参不确定性大这一特点引入粒子群算法,将处理好的数据输入到ROF-PSOLightGBM模型中进行训练,找到最优的参数组合,并在测试集上评估分类效果,实现评论有用性程度的自动分类。实验结果显示:第一,word2vec算法能够高效地实现产品特征词以及情感词词库的构建,充分学习轻薄型笔记本电脑这一专业领域词汇;第二,粒子群算法保证了为每个基模型找到较优的参数组合,自动改善模型结构,提高原模型的分类准确性;第三,ROF-PSO-LightGBM相比ROF、LightGBM、ROF-LightGBM等模型在评论有用性识别问题上有着更好的表现,具备一定的可应用性。
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