在不同的电商平台中,部分用户购买商品后会发表评论信息,以此来反馈购买商品的态度。对用户的商品评论数据进行挖掘与分析,有利于商户与生产企业预估商品销量、改进商品品质而言具有潜在的应用价值。因此本文主要工作是采用改进的Word2Vec词嵌入模型,将整个情感词典进行扩展分析,以改进情感词典的电商平台适用性,确定用户真实的情感倾向,再将其与情感词极性分类算法有效结合,最终提升整体算法的情感分类性能,实验结果表明,所提Conv1d-Word2Vec模型相较于传统模型具有更优的情感识别效果。
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