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摘要 通过对商品评论的挖掘,商家可以更好地了解消费者的需求从而及时改善产品的设计。目前,针对商品评论的挖掘大多数采用的方法是提取有效的情感特征并利用分类器进行分类。然而由于电商评论文本表述方式多样、行文不规范,口语化等特点,数据稀疏,文档特征维度过高,样本不均衡以及情感词典领域依赖性等问题都导致情感特征的提取过程愈发困难。为了解决这些问题,论文提出一整套针对电商评论挖掘方法,其融合多种策略构建电商领域情感词典;将文本长度作为特征;结合语料库对停用词表进行优化;将文档频率和TF-IDF算法结合进行特征选择和特征加权。论文以热水器评论作为语料库,以支持向量机为核心对所提出方法进行验证,实验结果证明所提出的方法能在降低文本维度的同时可大幅度提高情感分类的准确度。
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| 关键词 ：
情感分析,
停用词表,
情感词典,
文档频率,
TF-IDF
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目(61262047)； 江西省重点研发计划基金资助项目(20171BBE50063)； 江西省教育厅科技基金资助项目(GJJ14141)； |
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