【摘 要】
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网络购物给人们的生活带来极大便利,但随着电商规模扩大、商品增多,随之而来关于商品的投诉也越来越多,其中大部分是关于产品质量的投诉。电商评论数据作为用户对商品态度的最直接反映,蕴含着重要价值。本文根据评论数据挖掘潜在的主题信息,为监管部门提供有质量问题商品的线索,以提高监管效率。首先,叙述电商质量问题产品发现框架及其具体流程。在情感分类中针对word2vec表示词向量时存在一词多义问题,本文提出了基
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网络购物给人们的生活带来极大便利,但随着电商规模扩大、商品增多,随之而来关于商品的投诉也越来越多,其中大部分是关于产品质量的投诉。电商评论数据作为用户对商品态度的最直接反映,蕴含着重要价值。本文根据评论数据挖掘潜在的主题信息,为监管部门提供有质量问题商品的线索,以提高监管效率。首先,叙述电商质量问题产品发现框架及其具体流程。在情感分类中针对word2vec表示词向量时存在一词多义问题,本文提出了基于BERT和TextCNN的改进分类模型（BERT-TextCNN）。BERT-TextCNN模型中BERT双向Transformer特征抽取器发现语句中词与其他词之间的联系,获取到更多的语义信息,解决了该问题。实验表明该模型可以提升电商文本倾向性分析的准确率。其次,在主题挖掘过程中,针对BTM模型存在上下文语义关系缺失和无意义词对影响主题推断效果问题,从词对的扩展和TF-IDF方向上对BTM模型进行改进,本文提出了BSET-BTM模型。该模型利用TF-IDF方法作为先验信息衡量词对的有效性,通过BERT预训练模型训练词向量并计算语义相似度以扩展上下文语义信息。实验表明BSET-BTM模型提高了主题抽取效果。最后,提出了根据评论主题信息衡量商品质量得分计算公式。将上述模型应用到电商质量问题产品发现平台中,为质量监管部门快速、高效地发现有关产品质量问题提供线索。
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