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在线客户评论的属性提取与细粒度情感分析:基于深度学习和层次聚类方法的视角

摘要

随着电子商务的迅猛发展,网购已经开始成为人们生活中必不可少的一部分,电商平台上的在线客户评论内容对于消费者购买决策以及商家商品和服务改进都发挥着越来越重要的作用,如何能够自动、快速、有效地从大量的在线客户评论文本数据中提取相对完整的属性特征及进行细粒度情感分析,也成为电商平台信息服务提供商越来越关注的问题.鉴于此,本文提出了一种新颖的自动提取在线客户评论属性及其基础上的细粒度情感分析方法,通过应用句法分析模型提取候选属性词及其对应的语义关系,运用word2vec词向量模型训练得到语料中各个词所对应的词向量,并对候选特征词进行层次聚类得到商品属性特征维度,进而计算商品在各个属性维度上的情感强度.最后本研究通过天猫商城游戏本商品的实际数据实验分析验证了该方法的合理性与有效性.

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