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基于改进TFIDF算法的情感分析模型研究

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  • 万方数据
随着电商行业的蓬勃发展,网上购物逐渐取代线下商店成为最受欢迎的购物方式之一.因此从海量的商品评价中挖掘出有用的信息,对顾客购买商品和商家提高服务质量具有重要的意义.在深度学习背景下,论文在关键词提取中对TF-IDF算法进行改进,主要是关键词权重的优化.实验结果表明,基于论文改进的算法构建的商品评论模型比传统的模型分类效果好.
Research on Emotion Analysis Model Based on Improved TFIDF Algorithm

季旺、夏振宇

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

商品评价 深度学习 关键词提取 TF-IDF 权重

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.08.009

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(8)
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