【摘 要】
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采集京东商城热销笔记本电脑的评论数据,使用Python语言对评论数据进行数据清洗、文本分词和停用词过滤等数据预处理.采用机器学习方法中的朴素贝叶斯、支持向量机方法以及SnowNLP方法对数据进行情感分类.通过比较3种方法分类结果,选出在线评论情感分类的最优分类方法.采用LDA主题模型,分不同主题,提取评论集中的正面情感词集与负面情感词集,并将结论数据可视化,进一步挖掘商品的闪光点和问题点,最终构建并实现基于机器学习的“SnowNLP+LDA”在线情感分析方案.
【机 构】
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大理大学数学与计算机学院,云南大理 671003
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采集京东商城热销笔记本电脑的评论数据,使用Python语言对评论数据进行数据清洗、文本分词和停用词过滤等数据预处理.采用机器学习方法中的朴素贝叶斯、支持向量机方法以及SnowNLP方法对数据进行情感分类.通过比较3种方法分类结果,选出在线评论情感分类的最优分类方法.采用LDA主题模型,分不同主题,提取评论集中的正面情感词集与负面情感词集,并将结论数据可视化,进一步挖掘商品的闪光点和问题点,最终构建并实现基于机器学习的“SnowNLP+LDA”在线情感分析方案.
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