【摘 要】
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随着早教机需求的日益增加,如何从纷繁复杂的在线评论中找出有用的在线评论,了解顾客需求和关注点成为一个非常有价值的问题。采用logistic回归模型,在控制其他因素的影响下,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71471084);国家自然科学基金青年基金项目(71402071);江苏高校哲学社会科学基金项目(2018SJA0395);国家自然科学基金(71571099);江苏省高校哲学社会科学优秀创新团队建设项目(2017ZSTD025);南京工程学院校级科研基金项目(KJ201306)
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随着早教机需求的日益增加,如何从纷繁复杂的在线评论中找出有用的在线评论,了解顾客需求和关注点成为一个非常有价值的问题。采用logistic回归模型,在控制其他因素的影响下,提炼出有用的特征词,并在此基础上运用词向量模型深入研究消费者在使用这些特征词时关注的角度与内容。研究结果表明:包含对话、联网和语音等特征词的评论正向影响评论有用性。消费者在关注人机对话功能时,对英汉翻译更为在意;关注早教机联网时,侧重于关注联网的成功率与便捷性;而在语音操作方面,则主要关注语音通话、语音互动等语音具体展现形式。这些发现对
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