【摘 要】
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为充分挖掘用户对网购商品的评论信息,为消费者的购买决策提供参考,同时帮助商家改进自身产品、提高市场竞争力,文章提出一种基于支持向量机(SVM)的细粒度商品评论情感分析方法.首先,使用Python中的网络爬虫获取京东某品牌的冰箱评论信息作为语料库并对其进行预处理,将语料数据分为训练集和测试集;接着,通过特征选择对词汇集做降维处理并使用支持向量机(SVM)的算法对商品评论信息进行情感分类;最后,统计包含每个基本属性和其扩充的特征词集的正面评论个数及负面评论个数,分析并给出结论.
【机 构】
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宁夏大学新华学院,宁夏 银川 750021
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为充分挖掘用户对网购商品的评论信息,为消费者的购买决策提供参考,同时帮助商家改进自身产品、提高市场竞争力,文章提出一种基于支持向量机(SVM)的细粒度商品评论情感分析方法.首先,使用Python中的网络爬虫获取京东某品牌的冰箱评论信息作为语料库并对其进行预处理,将语料数据分为训练集和测试集;接着,通过特征选择对词汇集做降维处理并使用支持向量机(SVM)的算法对商品评论信息进行情感分类;最后,统计包含每个基本属性和其扩充的特征词集的正面评论个数及负面评论个数,分析并给出结论.
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