基于电商评价的文本情感分析研究与应用

摘要：

为深入挖掘网络评论数据的价值,便于商家了解产品的不足,为用户提供购买建议,提高用户满意度,利用LSTM模型、贝叶斯模型和BERT模型,对评论文本数据进行文本情感分析,通过用户商品数据,训练出适合商品文本数据分类和分析的模型,通过实验,验证了所提方法的有效性,取得了较好的文本情感分析结果.

关键词：LSTM、BERT、贝叶斯模型、文本分类、文本情感分析

所属期刊栏目：13

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：铜仁市科学技术局基础科学研究项目

在线出版日期：2022-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：29-31