電商商品評論情感分析方法及優(yōu)化研究_2880.pdf

1、隨著電商行業(yè)發(fā)展迅速，越來越多的顧客在線上購物，而線上銷售也成為廠家銷售的重點。對電商產品評論進行情感分析可以為消費者購買產品以及商家調整銷售策略提供重要參考。本文以美的熱水器評論為例，針對電商產品評論文本短小、偏口語化、情感語義豐富等特點，研究該類短文本的情感分析方法，并從停用詞表、情感詞典以及文檔頻率等方面對情感分析方法進行優(yōu)化，并取得較好效果。具體工作如下：
　　在文本預處理過程中，論文針對現有停用詞表不適用于電商產品評論情

2、感分析的問題，構建了該領域停用詞表。本文先統(tǒng)計分詞后詞項的詞頻，再人工抽取詞頻高但對電商評論情感分析沒有意義的詞項作為停用詞，最后將抽取出的停用詞集合成停用詞表。通過與傳統(tǒng)的停用詞表進行對比，實驗證明了本文構建的電商產品評論領域停用詞表的有效性。
　　針對現有情感詞典在電商產品評論領域情感分析的不適用性問題，論文構建了該領域的情感詞典。本文先從熱水器評論中人工抽取出部分情感詞作為基準詞，再計算其他詞與基準詞之間的語義相似度，得到的

3、值若高于閾值則將其作為情感詞加入由基準詞構成的情感詞典中。論文通過與幾個公開的情感詞典進行情感分析的對比實驗驗證了本文構建的情感詞典的有效性。
　　針對在進行文本預處理后，特征維度依然比較高的情況，論文提出結合文檔頻率和TF-IDF算法進行特征選擇和特征加權解決訓練文檔集特征維度高，數據稀疏問題；同時論文還提出增加文本長度特征以解決正面和負面評論長度分布不均衡問題。
　　最后論文使用本文構建的領域停用詞表和領域情感詞典分別進