【摘 要】
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本文研究商品评论的正负评价分类系统,目的在于分析社区网络中海量的商品评论信息,找出实际有用的信息并以正负评价作为分类。本研究使用结巴分词作为中文断词工具,并使用word2vec训练词向量模型及文本的特征提取,再使用PCA降低维度,最后使用MLP深度学习方法,进行评论的正负评价分类,在实验过程中尝试调整各项参数值进行多次训练,以训练出更有效的深度学习模型。
【基金项目】
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广东理工学院质量工程项目基金(JXGG202053),广东理工学院质量工程项目基金(ZXKCYY20203)。
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本文研究商品评论的正负评价分类系统,目的在于分析社区网络中海量的商品评论信息,找出实际有用的信息并以正负评价作为分类。本研究使用结巴分词作为中文断词工具,并使用word2vec训练词向量模型及文本的特征提取,再使用PCA降低维度,最后使用MLP深度学习方法,进行评论的正负评价分类,在实验过程中尝试调整各项参数值进行多次训练,以训练出更有效的深度学习模型。
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