摘要
本发明公开了一种面向电商在线评论的情感分析方法及系统,该方法包括:采集电商平台用户的在线评论文本数据;将收集的评论数据集进行预处理;对预处理后的评论数据集进行标签向量化处理;将标签向量化处理后的评论数据集划分为训练集和测试集,并将训练集输入到预先构建的情感分类模型进行训练,将测试集输入到训练好的情感分类模型进行测试,得到测试集情感分类预测结果,最后将测试集情感分类预测结果与其真实标签值进行对比,评估训练好的情感分类模型的预测效果。该系统包括:文本数据采集模块、文本数据处理模块、情感分析模块、情感分析结果评估模块。本发明优点是:能在短时间内训练大量的在线评论文本,并能得到理想的情感分类结果。
技术关键词
情感分类模型
情感分析方法
电商
在线
样本
数据采集模块
文本情感倾向
数据处理模块
情感分析系统
特征向量空间
标签
训练集
分析模块
情感特征
变量
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自然语言
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