摘 要：随着网络的蓬勃发展，现代人越来越依赖于网上购物，消费者在购物后留下大量的商品评论文本。为了能让评论文本为消费者及商家带来更多的优质信息，利用 Python 抓取某电商平台中某个产品的评论，对所得到的文本数据进行预处理，采用机器学习和深度学习算法构建模型并进行分析，找出分析效果最好的模型，并分析产品的不足，给出相应的指导意见。
关键词：用户评论；文本分析；情感分析；机器学习；深度学习
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.05.007
基金项目：辽宁省教育厅项目（LJKZ0145）
中图分类号：TP391.1；F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）05-0030-04
Emotion Analysis of E-commerce Platform Product Reviews Based on Deep Learning
ZHAO Haobo1, TANG Fei 1,2
(1.School of Software, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China; 2.School of Artificial Intelligence, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)
Abstract: With the vigorous development of the Internet, modern people increasingly rely on online shopping, and consumers leave a large number of product comments after shopping. In order to make the comment text bring more high-quality information to consumers and businesses, Python is used to capture the comments of a product in an E-commerce platform, preprocess the obtained text data, use machine learning and deep learning algorithms to build model and make analysis, find out the model with the best analysis effect, analyze the shortcomings of the products, and give corresponding guidance.
Keywords: user comment; text analysis; emotion analysis; machine learning; deep learning
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作者简介：赵浩博（1998—），男，汉族，辽宁鞍山人，硕士研究生在读，主要研究方向：自然语言处理；唐非（1975—），女，汉族，辽宁沈阳人，讲师，博士，主要研究方向：数据分析。