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电商产品评论数据情感分析论文
问:用Python对用户的评论数据进行情感倾向分析答:本文可以学习到以下内容:数据及源码地址:小凡,用户对耐段耳机商品的评论信息,饥亩灶你有没有什么好的办法分析一下?经理来向小凡请教问题。嗯,小凡想了一会儿……我想到了两种分析方法:经理听完,甚是欣慰,便让小凡着手分析用户的评论数据。数据烂扮解释:小凡使用百度飞浆(paddlepaddle)模型库中的情感分析模型,将评论数据(content)转化为情感类别【积极1,消极0】一、window10+anaconda3的安装命令:二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub可以看到,大约 60% 的用户给出好评用户的评论内容多集中在配置、音
问:用Python对用户的评论数据进行情感倾向分析
数据及源码地址:
小凡,用户对耐段耳机商品的评论信息,饥亩灶你有没有什么好的办法分析一下?经理来向小凡请教问题。
嗯,小凡想了一会儿......
我想到了两种分析方法:
经理听完,甚是欣慰,便让小凡着手分析用户的评论数据。
数据烂扮解释:
小凡使用百度飞浆(paddlepaddle)模型库中的情感分析模型,将评论数据(content)转化为情感类别【积极1,消极0】
一、window10+anaconda3的安装命令:
二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub
可以看到,大约 60% 的用户给出好评
用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上
这里使用百度飞浆的LAC分词模型
分析结束后,小凡总结出以下结论:
小凡将结论汇报给经理,和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。
问:电商评论分析怎么做?
二类电商的关键,一是选品,二是投放,三是物流。所以对于个人或者小企业要仔坦了解清楚加纬心,894中间984后622。
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