基于TF-IDF与Word2vec的用户评论分析研究

TP391; 文章以对电脑产品为实验对象,通过网络爬虫对评论数据进行爬取,并将用户评论进行分词处理,而后就处理结果分别基于TF-IDF和Word2vec两者进行文本分析,计算该评论中的高频词语及其相关性,从而了解用户对该类产品的关注点及与之相关的其他问题,最后为生产商及电商平台提出指导性建议....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	成都航空职业技术学院学报 2022, Vol.38 (4), p.89-92
Hauptverfasser:	刘宇韬, 施莉, 刘诗含
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391; 文章以对电脑产品为实验对象,通过网络爬虫对评论数据进行爬取,并将用户评论进行分词处理,而后就处理结果分别基于TF-IDF和Word2vec两者进行文本分析,计算该评论中的高频词语及其相关性,从而了解用户对该类产品的关注点及与之相关的其他问题,最后为生产商及电商平台提出指导性建议.
ISSN:	1671-4024
DOI:	10.3969/j.issn.1671-4024.2022.04.024