基于深度机器学习的亚马逊乐器评论文本情感分析.docxVIP

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2025-08-08 发布于天津
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基于深度机器学习的亚马逊乐器评论文本情感分析.docx

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摘要

近年来，电商行业发展势头越来越好，在这些购物平台上会产生大量评论数据，通过整理分析这些文本数据，可以了解客户对产品或服务的满意度、情感倾向和改进意见，帮助商家改进产品和服务，提升客户体验。

本文使用亚马逊乐器评论数据集来构建逻辑回归模型、SVM、随机森林模型和基于LSTM的模型，对乐器评论进行情感分类，分为正面、负面和中性三类，并判断这四种模型在乐器评论文本情感分析任务中的性能的优良，发现SVM在本数据集的性能最优，准确率达90.29%。由于LSTM在文本情感分析任务中的优秀表现，设计四组实验对LSTM模型进行评估，发现含有一个GRU和一个LS