基于消费者评论情感分析的商品口碑系统的设计与实现
这是一篇关于情感分析,深度学习,细粒度口碑挖掘,主题模型的论文, 主要内容为随着互联网的发展,电子商务交易过程中会产生海量的交易数据,其中的消费者商品评论文本蕴含着极大的商业价值。目前,商品评论文本数量呈几何式增长,使消费者产生信息过载问题。同时,商品评论文本存在文本短、干扰信息多、行文不规范、表达方式复杂等特性,也增加了情感分析的难度。主流电商平台采用简单的打分机制对评论信息有一定程度的利用,却依然缺乏对于评论信息细粒度的挖掘。因此,建立一个基于消费者评论情感分析的商品口碑系统,可以使评论信息得到充分挖掘,并解决信息过载问题。本文将文本情感分析方法应用到口碑数据的分析中,从而获取消费者对于商品的粗粒度和细粒度的评价,并严格按照软件开发流程进行需求分析、系统设计、系统实现和系统测试。利用J2EE技术、MVC开发模式、SSM框架等实现各功能模块,包括数据抓取模块、数据存储模块、情感极性分析模块、细粒度口碑挖掘模块和信息展示模块。本系统核心功能可以分为两个方面,一方面,使用BERT-RCNN模型进行情感极性分析,获得商品粗粒度的口碑;另一方面使用LDA主题模型算法,将商品评论从方面词级别、特征词级别和观点词级别进行口碑挖掘,获得商品细粒度的口碑。同时构建可视化系统让用户更加直观地、快速地了解商品的口碑,成功解决了信息过载的问题,使消费者获得更好的购物体验和更高的购物效率。本文设计并实现的基于消费者评论情感分析的商品口碑系统已完成系统开发与测试,经CNAS认证的第三方检测机构测试每1000条评论观点信息量平均获取时间为159.81秒,较之当前电商平台的口碑展示机制,有较为显著的提升,提高了消费者的购物效率和并且优化了购物体验。
基于消费者评论情感分析的商品口碑系统的设计与实现
这是一篇关于情感分析,深度学习,细粒度口碑挖掘,主题模型的论文, 主要内容为随着互联网的发展,电子商务交易过程中会产生海量的交易数据,其中的消费者商品评论文本蕴含着极大的商业价值。目前,商品评论文本数量呈几何式增长,使消费者产生信息过载问题。同时,商品评论文本存在文本短、干扰信息多、行文不规范、表达方式复杂等特性,也增加了情感分析的难度。主流电商平台采用简单的打分机制对评论信息有一定程度的利用,却依然缺乏对于评论信息细粒度的挖掘。因此,建立一个基于消费者评论情感分析的商品口碑系统,可以使评论信息得到充分挖掘,并解决信息过载问题。本文将文本情感分析方法应用到口碑数据的分析中,从而获取消费者对于商品的粗粒度和细粒度的评价,并严格按照软件开发流程进行需求分析、系统设计、系统实现和系统测试。利用J2EE技术、MVC开发模式、SSM框架等实现各功能模块,包括数据抓取模块、数据存储模块、情感极性分析模块、细粒度口碑挖掘模块和信息展示模块。本系统核心功能可以分为两个方面,一方面,使用BERT-RCNN模型进行情感极性分析,获得商品粗粒度的口碑;另一方面使用LDA主题模型算法,将商品评论从方面词级别、特征词级别和观点词级别进行口碑挖掘,获得商品细粒度的口碑。同时构建可视化系统让用户更加直观地、快速地了解商品的口碑,成功解决了信息过载的问题,使消费者获得更好的购物体验和更高的购物效率。本文设计并实现的基于消费者评论情感分析的商品口碑系统已完成系统开发与测试,经CNAS认证的第三方检测机构测试每1000条评论观点信息量平均获取时间为159.81秒,较之当前电商平台的口碑展示机制,有较为显著的提升,提高了消费者的购物效率和并且优化了购物体验。
基于消费者评论情感分析的商品口碑系统的设计与实现
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