基于购买意愿影响的英文评论分数模型

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：随着跨国电子商务的发展,在线评论丰富了产品信息和其他消费者的购物体验,为其他人提供了对产品质量与功能的有效参考,真实有效的在线评论对于消费者的影响越来越大.本文首先利用StructBERT-Transformer-CRF模型在英文文本分析中的优势,提取商品特征,对提取出的商品特征进行权重分析,并使用bert-bilstm模型进行细粒度的商品评价分析;另将评论质量作为影响指标加入模型中,获得更真实的评论对于购买意愿的影响分数,以期未来用于构建更准确的销量预测模型.

作者：

王政、颜伟、张振政

展开 >

作者单位：

山东科技大学能源与矿业工程学院,山东青岛 266590

关键词：

文本分析 BiLSTM 特征提取产品评论分数模型

基金：

青岛市社会科学基金规划项目

项目编号：

QDSKL2001153

出版年：

2024

现代商业

中华全国商业信息中心

现代商业

CHSSCD

影响因子：0.296

ISSN：1673-5889

年,卷(期)：2024.(7)

参考文献量6