本文選題：wordvec + 情感傾向��； 參考：《計算機科學》2016年S1期

【摘要】：在電子商務蓬勃發(fā)展的網(wǎng)絡環(huán)境下,產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)已成為企業(yè)提高商品質量和提升服務的重要數(shù)據(jù)源。這些評論中包含用戶對產(chǎn)品各個方面的情感傾向,對其進行情感分析可以幫助商家了解產(chǎn)品的優(yōu)缺點,也能為潛在消費者的購買決策提供數(shù)據(jù)支持。提出了基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡的商品屬性聚類及基于word2vec的商品評論情感分析新方法,通過word2vec計算語義相似度,建立情感詞典,用構建的情感詞典對測試文本進行情感分類。實驗驗證了該方法在互聯(lián)網(wǎng)商品評論中的有效性和準確性。
[Abstract]:In the network environment where the E - commerce is booming , the product ' s comment data has become an important data source for enterprises to improve the quality of goods and upgrade services . These comments contain the user ' s emotional tendency to all aspects of the product . It can help the business understand the advantages and disadvantages of the products and provide data support for the purchasing decision - making of potential consumers .
【作者單位】： 重慶大學計算機學院;
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2015844