针对电商网络评论的情感分析采用SVM、LSTM和朴素贝叶斯方法

简介：
本研究探讨了在电子商务环境中利用支持向量机(SVM)、长短期记忆网络(LSTM)及朴素贝叶斯算法对商品评论进行情感分析的方法，旨在提升消费者购物体验与商家运营效率。 本段落通过爬取电商网站上的评论信息进行情感分析与数据挖掘，并利用现有技术对消费者的观点及建议分类，从而得出客户对于某个商品的态度、情感倾向以及其关注的商品属性等具体评价。 在当前实体经济受电商冲击的大背景下，电商平台的崛起为研究提供了大量样本。商家需要了解消费者的满意度和需求反馈以便改进产品和服务。本段落从确定消费者的需求出发，通过以下步骤实现目标： 1. 使用Python编写爬虫程序收集商品评论数据； 2. 对采集到的数据进行预处理：包括分词、去重及去除停用词等操作以降低文本重复率并确保其符合情感分析标准； 3. 基于电商评论语料库建立分类模型，使用多种方法对评论数据进行全面深入的分析； 4. 分析结果中提取有价值的信息，并将这些信息归类为正面、负面或中立的情感倾向。