Numera, med den snabba utvecklingen av B2C e-handel och populariteten av online-shopping, Webblagringar ett stort antal produktrecensioner kommentar av kunder. Ett stort antal recensioner gjorde det svårt för tillverkare eller potentiella kunder att spåra kommentarer och förslag som kunderna gjorde. Detta dokument presenterar en metod för att extrahera emotionella element som innehåller emotionella objekt och känslomässiga ord och deras tendenser från produktrecensioner baserade på blandad modell. Först konstruerade vi villkorliga slumpmässiga fält för att extrahera emotionella element, bly-in semantiska och ordbetydelse som funktioner för att förbättra robustheten hos funktionsmallen och använda regler för hierarkiska filtreringsfel. Sedan konstruerade vi stöd vektor maskin för att klassificera den känslomässiga tendensen hos finkorniga element för att uppnå viktig information från produktrecensioner. Djup semantisk information som importeras baserat på neurala nätverk för att förbättra den traditionella påsen med ordmodell. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen med djupa egenskaper effektivt förbättrade F-åtgärden.
- X. - Vad är det för fel på dig? Sol och al. REF presenterade en metod för att extrahera emotionella element som innehåller emotionella objekt och känslomässiga ord och deras tendenser från produktrecensioner baserade på en blandad modell.
Fine-Grained Emotion Analysis Based on Mixed Model for Product Review
{'venue': 'IJNDC', 'journal': 'IJNDC', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}