随着信息技术及电子商务的快速发展,商品销售逐渐向线上消费转移,电商平台中用户的海量评论信息在挖掘产品可能存在的安全隐患及提出产品质量提升建议上具有极高的价值。本文使用自然语言处理技术挖掘电商评论信息中产品故障描述及用户情感行为分析,依此建立分级故障标签体系,通过故障提及率及评价数量等指标综合衡量目标产品及产业的质量安全状况,为产业的整体质量改进提供科学、全面的线索依据。
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