典型文献
基于电商评价的文本情感分析研究与应用
文献摘要：
为深入挖掘网络评论数据的价值,便于商家了解产品的不足,为用户提供购买建议,提高用户满意度,利用LSTM模型、贝叶斯模型和BERT模型,对评论文本数据进行文本情感分析,通过用户商品数据,训练出适合商品文本数据分类和分析的模型,通过实验,验证了所提方法的有效性,取得了较好的文本情感分析结果.
文献关键词：
LSTM;BERT;贝叶斯模型;文本分类;文本情感分析
中图分类号：
作者姓名：
王恒;唐孝国;郭俊亮
作者机构：
铜仁职业技术学院,贵州 铜仁554300
文献出处：
引用格式：
[1]王恒;唐孝国;郭俊亮-.基于电商评价的文本情感分析研究与应用)[J].黑龙江科学,2022(12):29-31
A类：
B类：
文本情感分析,网络评论数据,商家,用户满意度,贝叶斯模型,BERT,评论文本,文本数据,商品数据,练出,数据分类,文本分类
AB值：
0.261949
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