NLPClothingReview: 对电子商务服装网站评论的分析及EDA与情感分析

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
本研究通过详细的探索性数据分析(EDA)和情感分析方法，深入解析电子商务平台上的服装商品评价，旨在为商家提供优化产品和服务的有效建议。我对电子商务服装网站的评论进行了分析，并执行了EDA（探索性数据分析）和情感分析。为了进行情感分析，我首先清理了这些评论，包括删除标点符号和停用词，然后进行了标记化处理并移除了长度不超过三个字符的不重要单词。接着使用文本斑点技术来识别评论的情绪，并创建正面与负面评论中最常用的词汇列表。之后利用朴素贝叶斯等分类算法训练模型以对新数据进行预测评分。根据计数向量化器的结果，我发现拥有3星和4星评级的评论通常是最长的；另外用户购买的商品顶部的价格比底部高出大约60%；最后我使用的朴素贝叶斯模型在测试集上的准确率达到了85%。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

NLPClothingReview: 对电子商务服装网站评论的分析及EDA与情感分析

优质

本研究通过详细的探索性数据分析(EDA)和情感分析方法，深入解析电子商务平台上的服装商品评价，旨在为商家提供优化产品和服务的有效建议。我对电子商务服装网站的评论进行了分析，并执行了EDA（探索性数据分析）和情感分析。为了进行情感分析，我首先清理了这些评论，包括删除标点符号和停用词，然后进行了标记化处理并移除了长度不超过三个字符的不重要单词。接着使用文本斑点技术来识别评论的情绪，并创建正面与负面评论中最常用的词汇列表。之后利用朴素贝叶斯等分类算法训练模型以对新数据进行预测评分。根据计数向量化器的结果，我发现拥有3星和4星评级的评论通常是最长的；另外用户购买的商品顶部的价格比底部高出大约60%；最后我使用的朴素贝叶斯模型在测试集上的准确率达到了85%。

基于BERT-CNN的电子商务评论情感分析.pdf

优质

本文探讨了利用BERT-CNN模型进行电子商务评论的情感分析。通过结合预训练语言模型BERT与CNN结构，增强了对电商产品评价中隐含情感的理解和分类能力。基于BERT-CNN的电商评论情感分析结合了深度学习模型的方法来理解用户在电商平台上的评论情绪倾向。BERT（双向编码器表示）是一种预训练语言表述方法，而CNN（卷积神经网络），通常用于图像数据处理，在文本应用中同样有效。两者相结合可以捕捉到更多的情感信息。进行情感分析时，首先使用BERT将句子的语义转换为向量表达形式，通过其特有的双向结构来理解单词与上下文的关系；接着利用CNN从文本中提取关键特征如重要词汇或短语。这种结合增强了模型处理电商评论中的情感任务的能力。研究者在京东手机评论数据集上测试了BERT-CNN的性能，并发现它能准确预测评论的情感倾向，这对企业改进产品和制定营销策略十分重要。通过分析用户真实反馈，商家可以调整其服务以提升客户满意度，例如针对电池续航时间的问题提供解决方案或额外支持。此外，该模型不仅限于电商领域，在社交媒体帖子、新闻报道等文本数据情感分析中同样适用。随着信息技术的发展，网络交流变得越来越普遍，因此对互联网平台上的用户评论进行情感分析对于理解整体情绪倾向非常重要，并能为企业和政府决策提供依据。总之，BERT-CNN将深度学习技术应用于文本情感分析，通过预训练的BERT捕捉句子深层语义信息并利用CNN提取关键局部特征。这不仅提高了电商评论情感分析准确度，也为改进服务、制定营销策略提供了新机遇，并为互联网文本数据的情感分析开辟了新的方向。

基于文本挖掘的电子商务评论情感分析.pdf

优质

本文探讨了利用文本挖掘技术对电子商务平台上的用户评论进行情感分析的方法，旨在帮助商家更好地理解消费者需求和反馈。基于文本挖掘的电商评论情感分析的研究旨在通过自然语言处理技术来识别和理解消费者在电商平台上的产品评价中的情绪倾向。这种方法可以帮助企业更好地了解客户的需求与偏好，并据此调整营销策略和服务质量，从而提高顾客满意度和品牌忠诚度。通过对大量用户反馈数据进行深度学习训练，模型可以自动分类正面、负面或中立的评论内容，进而为企业提供有价值的市场洞察信息。

电商产品评论的情感分析数据.zip

优质

本资料集包含了针对各类电商平台商品评论进行情感分析的数据。通过文本处理和机器学习技术，对用户反馈进行了正面、负面及中立情绪分类。适合自然语言理解和情感计算研究使用。随着网上购物的流行，人们对在线购物的需求日益增加。电商平台越来越需要了解消费者的真实想法，其中一种重要的方式是对消费者的文本评论进行内在信息的数据挖掘分析。通过这种方式，平台可以更好地理解用户需求并改进服务。

Python在电商产品评论中的情感分析

优质

本研究运用Python编程语言对电商平台上的商品评价进行文本挖掘与情感分析，旨在量化消费者情绪，助力商家优化服务。《Python数据分析与挖掘实战》第15章电商产品评论数据情感分析此代码是《Python的数据分析与挖掘实战》的实战部分第十二章“电子商务网站用户行为分析及服务推荐”的补充内容，涵盖了书中未包含的相关实现细节： 1. 补充了原书所缺失的部分代码； 2. 实现了协同过滤推荐结果展示功能； 3. 完成了基于流行度和随机性的产品推荐算法。备注：本书中使用的数据保存在test.sql文件中。

电影评论的情感分析：movie_reviews_sentiment_analysis

优质

本项目旨在通过分析电影评论数据来识别和分类情感倾向，利用自然语言处理技术帮助理解观众对影片的看法。 movie_reviews_sentiment_analysis网页端演示是基于Django框架实现的，在Anaconda环境下配置运行环境非常简单直接。首先进入解压文件，并通过Windows命令行切换到当前目录下，接着使用以下命令安装Demo所需的运行环境：`conda env create -f environment.yaml`。接下来激活创建好的虚拟环境 `activate Demo`，然后在该环境中启动项目服务器：输入命令 `python manage.py runserver 0.0.0.0:8080` 来运行Django程序，并通过浏览器访问端口为8080的地址。完成上述步骤后，在网页中可以输入电影评论语句并查看情感分析结果。例如，可以用以下句子进行测试：“人生就像一盒巧克力，你不知道会选中哪一颗。” 或者 “电影开篇,就告诉了人生的真谛”。

【Python数据分析】电影评论的情感分析（一）

优质

本教程介绍如何使用Python进行电影评论的情感分析，帮助读者理解基础的数据处理和情感分析方法，开启数据科学之旅。情感分析是一种文本处理技术，能够识别一段文字的情感倾向是正面、负面还是中立。这种技术在客户对商品或服务的评价反馈中有广泛应用。传统的人工审核方式不仅耗时费力，而且效率低下。这里使用Python来分析电影《哪吒之魔童降世》的评论数据。类似的技术也可以应用于垃圾邮件过滤和新闻分类等领域。情感分析的具体步骤如下： 1. 数据预处理：包括清理文本中的缺失值、重复值，进行分词操作，并去除无意义词汇（停用词），最后将文本转化为数值向量。 2. 描述性统计分析：计算并展示高频词汇的分布情况以及生成直观反映这些词语重要性的词云图。 3. 验证性统计分析：通过方差分析来选择最具影响力的特征变量。 4. 建立模型：基于上述步骤处理得到的数据向量，构建能够准确分类文本情感倾向的数学模型。

电影评论的情感分类模型分析

优质

本研究探讨了基于机器学习的情感分类模型在电影评论中的应用，旨在准确识别和量化评论者的态度与情感倾向。情绪分析是基于电影评论的情感分类模型。

情感分析：基于Yelp评论的情感分类

优质

本研究利用机器学习技术对Yelp平台上的用户评论进行情感分析与分类，旨在为企业提供改进服务的方向和建议。情感分类项目概述： 1. **探索其他数字特征**：除了文本数据外，利用Yelp提供的“有用”属性进行加权样本实验，并使用“均值”处理缺失值。 2. **伯特转移学习**： - 建立和调整BERT模型。 - 可视化数据分析结果。 3. **改变表达句子向量的方式**：建立并优化LSTM模型。 4. 模型构建与调优： - LinearSVC - BernoulliNB - MLPClassifier - LogisticRegression - DecisionTree 5. 使用Word2Vec（W2V）创建情感分类训练word representation模型，并利用TSNE和PCA技术来探索单词表示。 6. **使用tf-idf进行文本处理**： - 建立并调整LinearSVC模型。

电子商务网站用户行为分析与服务推荐数据

优质

本数据集聚焦于电子商务平台中用户的购物行为，通过细致记录和分析用户浏览、购买等互动信息，旨在优化个性化商品和服务推荐系统，提升用户体验。随着互联网和信息技术的快速发展，用户在海量信息中快速准确地找到自己感兴趣的内容变得越来越困难，在电子商务领域这一点尤为突出。推荐系统无需用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为主动向其推荐能满足兴趣与需求的信息。在电商领域，推荐技术可以发挥以下作用： 1. 帮助用户发现感兴趣的物品，节省时间、提升用户体验； 2. 提高用户对电商平台的忠诚度，并建立稳定的企业忠实客户群。