【摘 要】
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为提高产品选择效率,帮助消费者更好做出购物决策,本文将情感分析和关注点识别结合起来,提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)和TextRank的产品选择方法.首先,获取候选
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009
【出 处】
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第十三届(2018)中国管理学年会
论文部分内容阅读
为提高产品选择效率,帮助消费者更好做出购物决策,本文将情感分析和关注点识别结合起来,提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)和TextRank的产品选择方法.首先,获取候选产品的评论文本数据并进行数据清洗;使用带有正负向标签的训练数据训练LSTM情感分类模型;使用该模型对候选产品评论进行情感计算,得出每款产品的平均得分;最后使用TextRank方法对负向评论进行关注点识别,并使用词云图进行可视化.本文提出的基于情感分析和关注点识别的方法能较好的完善消费者决策信息,帮助他们较好的进行产品选择.
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