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1、電子商務(wù)交易規(guī)模日益上升,用戶(hù)和商品交互數(shù)據(jù)激增,用戶(hù)和商家則通過(guò)評(píng)論得到商品的反饋信息并進(jìn)行買(mǎi)賣(mài)決策。傳統(tǒng)的評(píng)論分類(lèi)基于詞袋或者TF-IDF特征,沒(méi)有考慮詞語(yǔ)的語(yǔ)義、語(yǔ)法以及詞語(yǔ)順序等信息,同時(shí)沒(méi)有考慮用戶(hù)和評(píng)論本身的特征,模型分類(lèi)準(zhǔn)確率低、擴(kuò)展性差。因此本文調(diào)研文本表示、文本分類(lèi)以及評(píng)論分類(lèi)的相關(guān)技術(shù)和方法,提出并實(shí)現(xiàn)了一種新的基于多維度特征的評(píng)論分類(lèi)模型MDF-CC。該模型基于非文本特征建立隨機(jī)森林概率模型,基于文本特征建立fas
2、ttext概率模型,通過(guò)模型線性融合,得到基于多維度特征的評(píng)論分類(lèi)模型MDF-CC。利用采集自京東的評(píng)論數(shù)據(jù),通過(guò)實(shí)驗(yàn)與基于傳統(tǒng)TF-IDF統(tǒng)計(jì)方法的評(píng)論分類(lèi)模型、fasttext評(píng)論分類(lèi)模型做了性能比較分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的MDF-CC模型準(zhǔn)確性更高且具有更好的可擴(kuò)展性。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴研究文本表示的主要方法以及文本分類(lèi)主要算法,分析每種技術(shù)優(yōu)缺點(diǎn)。基于傳統(tǒng)TF-IDF統(tǒng)計(jì)方法提取評(píng)論文本特征,基于隨機(jī)森林和S
3、VM算法建立評(píng)論分類(lèi)模型,兩種模型的F1值分別約為79%和80%;⑵實(shí)現(xiàn)一種基于fasttext的快速評(píng)論分類(lèi)模型F-CC。該模型考慮詞語(yǔ)的語(yǔ)義、語(yǔ)法以及順序信息,基于詞向量網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練建立文本表示與分類(lèi)模型。F-CC評(píng)論分類(lèi)方法F1值約為88%,分類(lèi)效果優(yōu)于基于傳統(tǒng)的TF-IDF特征評(píng)論分類(lèi)方法;⑶提出并實(shí)現(xiàn)一種基于多維度特征評(píng)論分類(lèi)模型MDF-CC。該模型可視化非文本特征與評(píng)論極性關(guān)系,基于非文本特征建立隨機(jī)森林概率模型,基于文本特征建
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