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网络商品评论的方面级情感分析模型及其鲁棒性优化研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在互联网技术飞速发展的当下，电子商务已然成为全球经济的重要构成部分，其规模与影响力持续扩张。据相关数据统计，全球电商市场的规模在2022年已突破5万亿美元，预计到2025年将接近7万亿美元。随着电商市场的蓬勃发展，网络商品评论的数量呈爆发式增长，这些评论蕴含着丰富的消费者情感信息，为商家和消费者提供了极具价值的参考。
对于消费者而言，网络商品评论是购物决策的关键依据。在电商平台上，面对琳琅满目的商品，消费者往往难以直接判断其质量、性能等是否符合自身需求。此时，其他消费者留下的评论就成为了重要
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