【摘 要】
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电商市场日益完善,网络购物成为更多人的消费方式,用户在电商平台上保留了大量的产品评论信息,通过人工对文本评论情感分类任务愈加艰巨,文本情感的自动分类作为自然语言处理技术的重要一门,近年来受到各界的广泛关注.本文首先对京东网页上爬取的某商品评论文本做预处理,重点研究词袋模型和TF-IDF两种文本特征选择方法下不同文本分类算法的分类效果,研究结果表明TF-IDF下的文本分类效果显著优于词袋模型.
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电商市场日益完善,网络购物成为更多人的消费方式,用户在电商平台上保留了大量的产品评论信息,通过人工对文本评论情感分类任务愈加艰巨,文本情感的自动分类作为自然语言处理技术的重要一门,近年来受到各界的广泛关注.本文首先对京东网页上爬取的某商品评论文本做预处理,重点研究词袋模型和TF-IDF两种文本特征选择方法下不同文本分类算法的分类效果,研究结果表明TF-IDF下的文本分类效果显著优于词袋模型.
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