基于word2vec的互联网商品评论情感倾向研究

黄仁; 张卫

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在电子商务蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源.这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点,也能为潜在消费者的购买决策提供数据支持.提出了基于组合神经网络的商品属性聚类及基于word2vec的商品评论情感分析新方法,通过word2vec计算语义相似度,建立情感词典,用构建的情感词典对测试文本进行情感分类.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.

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来源
《计算机科学》 |2016年第z1期|387-389|共3页
作者
黄仁; 张卫;
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作者单位

重庆大学;

重庆大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
word2vec; 情感倾向; 情感词典; 情感分类;

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