【摘 要】
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通过分析用户在线评论的文本信息来预测消费者的网购偏好意愿，进而提高消费者的满意度成为众多企业的需求.但庞大的评论数据量使得人工手动对评论文本进行分类打标签难以实现，结合Word2vec和TextCNN模型实现对在线评论进行文本情感分类.对评论文本进行规格化处理，通过结巴分词库等对已处理数据进行分词，即提取关键字词.使用Word2vec工具对每个分词进行词向量的训练，得到word embedding
【机 构】
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哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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黑龙江省哲学社会科学研究规划项目（20GLE393）；
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通过分析用户在线评论的文本信息来预测消费者的网购偏好意愿，进而提高消费者的满意度成为众多企业的需求.但庞大的评论数据量使得人工手动对评论文本进行分类打标签难以实现，结合Word2vec和TextCNN模型实现对在线评论进行文本情感分类.对评论文本进行规格化处理，通过结巴分词库等对已处理数据进行分词，即提取关键字词.使用Word2vec工具对每个分词进行词向量的训练，得到word embedding权重矩阵作CNN模型的嵌入层，采用TextCNN模型训练得到本文的情感分类模型.相比于直接用传统的卷积神经网络CNN默认的词嵌入层，本文训练出来的神经网络模型效果更佳.
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