车企舆情正负面情感识别与预测

秦苗; 胡二琴

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为帮助企业获得更多的信息,进一步了解客户,预测和增强客户体验,合理改进产品性能,通过情感词典来对汽车行业的网络舆情进行分析与预测.首先对预处理后的文本进行分词,提取关键词,绘制词云图,初步判定舆情中人们关注的热点.然后利用训练集数据对情感词典进行训练,提取文本特征,并采用基于情感词典的传统情感分类法进行文本情感识别分类.分类结果显示,训练集的预测准确率为85.73%,测试集的准确率为83.62%.最后利用LDA模型对文本进行主题分析,得到正面、负面文本数据的第一主题与第二主题.

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来源
《湖北工业大学学报》 |2022年第2期|116-120|共5页
作者
秦苗; 胡二琴;
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作者单位

湖北工业大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;其他统计调整;
关键词
舆情分析; 词云图; 情感词典; 主题分析; LDA模型;

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