【摘 要】
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随着电子商务的迅猛发展,越来越多的人们喜欢在网上购买商品,商品评论数据也急剧增加,这些评论中含有用户对商品的情感倾向,海量的评论加重了人工管理。本文对商品评论内容进
【基金项目】
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湘潭市科技局科技计划项目《基于深度学习的短文本情感分析研究》,项目编号:ZJ-HZK20181005;湘潭市科技局科技计划项目《大数据挖掘安全及隐私保护关键技术研究》,项目编号:ZJ20171018;湘潭市科技局科技计划项目《基于卷积深度学习系统的图像识别方法研究》,项目编号:ZJ20171019;全国工业和信息化职业教育教学指导委员会科研课题:《现代学徒制模式下基于人脸识别技术的学习效果评价
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随着电子商务的迅猛发展,越来越多的人们喜欢在网上购买商品,商品评论数据也急剧增加,这些评论中含有用户对商品的情感倾向,海量的评论加重了人工管理。本文对商品评论内容进行情感分析,有效帮助商家了解消费者对商品的认可程度,从而提高商品与服务质量。本文通过对Word2vec计算文本词向量,最后应用Keras下的LSTM对商品评论文本进行情感分类,实验验证了该方法在互联网商品评论中的有效性和准确性,取得了较好的实验结果。
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