【摘 要】
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大数据时代下,商品评论在网络购物中发挥着越来越重要的作用。有效分析评论内容,并提取关键信息,将为销售方制定销售方案、消费者选定产品提供有效帮助。因此,本文基于京东购
【基金项目】
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国家自然科学基金(72001001,71871001,71701001,71771001)资助,安徽省自然科学基金(No.2008085QG334),安徽大学大学生创新创业项目(202010357848,202010357119)。
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大数据时代下,商品评论在网络购物中发挥着越来越重要的作用。有效分析评论内容,并提取关键信息,将为销售方制定销售方案、消费者选定产品提供有效帮助。因此,本文基于京东购物平台上商品评论,分析评论的情感倾向。首先,通过python的Requests库爬取家用电器的最新的评论数据,并对数据进行分词处理、去除停用词以及情感值可视化处理,进而构建LDA模型。针对京东平台上评论的特点,采用jieba分词进行情感标注以及关键词云生成,经过python的情感值比较,将单一重复、过分强调和短句进行删除,利用最大概率法进行分词
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