笔记本电脑产品在线评论数据的情感分析

发布时间：2024-12-24 21:35

　　随着电商平台在我国大部分地区的普及,很多人通过这些购物平台购买自己所需要的各种商品。在网上购物结束后,消费者会对自己购买的产品发表一些有价值的评论。由于在线评论数据的数量众多,对其他消费者而言,很难直接从中发现自己需要的信息。因此本文以笔记本电脑的在线评论数据为例,利用情感分析技术来解决这一问题。本文利用软件从京东官网上获取了三种品牌的笔记本电脑在线评论数据。为了实现笔记本电脑在线评论数据的情感分析研究,本文首先对笔记本电脑在线评论数据进行了大量的清洗工作,剔除无意义的评论语句,把清洗后的评论语句划分成词语的组合,并将分词的效果以词云图的形式直观展现出来。其次,以现有的公共情感词典为基础,构建笔记本电脑专业领域的词典,对处理过的笔记本电脑在线评论文本进行情感分类。同时,利用基于复杂网络、词频以及卡方信息量的特征选择方法选择出不同个数的情感分类特征,并利用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM和随机森林RF这三种机器学习分类算法对笔记本电脑在线评论数据进行情感分类,使用平均分类准确率评价指标对两种情感分类方法的分类效果进行比较。最后,分别对买家发表的联想、荣耀和苹果笔记本电脑正负面在线评论语句的...

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1京东商城联想小新评论页面

笔记本电脑产品在线评论数据的情感分析15第二章笔记本电脑在线评论数据的采集及预处理第一节笔记本电脑在线评论数据的采集一、数据的来源联想、荣耀和苹果是非常出名的笔记本电脑品牌，而京东作为国内消费者使用最广泛的电子商务购物平台之一，很多人将其作为购买电脑产品的首选平台。联想、荣耀和苹....

图2-3联想笔记本电脑评论词云图

在对笔记本电脑的评论数据进行中文分词并去除停用词后，可以将中文分词的效果以词云图的形式直观展现出来。在词云图中，出现次数越多的词语在图中的形状越大，视觉效果更明显。在绘制词云图时，首先对笔记本电脑的评论数据的分词结果进行词频统计，将每个词的词频按照降序排列。为了将分词效果更好的展....

图 2-4 苹果笔记本电脑评论词云图

第二章笔记本电脑在线评论数据的采集及预处理20通过苹果笔记本电脑的词云图2-4可以看出，苹果笔记本电脑的评论数据的分词效果也比较好。其中“系统”“很快”“喜欢”“客服”“降价”“办公”等词出现频率较高，符合大众对于苹果系统的关注，表明消费者对苹果笔记本电脑的这些特点比较关注。图2....

图2-5荣耀笔记本电脑评论词云图

第二章笔记本电脑在线评论数据的采集及预处理20通过苹果笔记本电脑的词云图2-4可以看出，苹果笔记本电脑的评论数据的分词效果也比较好。其中“系统”“很快”“喜欢”“客服”“降价”“办公”等词出现频率较高，符合大众对于苹果系统的关注，表明消费者对苹果笔记本电脑的这些特点比较关注。图2....

本文编号：4019959