【摘 要】
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为解决大数据环境下企业面临的市场竞争情报挖掘难题，提出了一种基于细粒度情感分析的企业间竞争优势与劣势的挖掘模型。以两家外卖企业A、B的在线评论作为实验数据，借助大连理工大学中文情感词汇本体库作为情感词典，实现对在线评论文本的多维度情感分析，基于时间序列维度下分析用户的情感走势；借助TF-IDF筛选文本关键特征词，利用LDA主题模型识别不同情感倾向的文本主题，并且运用可视化技术对其进行解释分析。实验
【基金项目】
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贵州省科学技术基金项目“基于大数据及图像识别的水族文献及濒危水书抢救性整理研究”（项目编号：黔科合基础[2020]1Y279）； 贵州省教育厅青年科技人才成长项目“基于大数据和知识图谱的公共卫生事件智能预警与分析研究”（项目编号：黔教合KY字[2021]135）的研究成果；
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为解决大数据环境下企业面临的市场竞争情报挖掘难题，提出了一种基于细粒度情感分析的企业间竞争优势与劣势的挖掘模型。以两家外卖企业A、B的在线评论作为实验数据，借助大连理工大学中文情感词汇本体库作为情感词典，实现对在线评论文本的多维度情感分析，基于时间序列维度下分析用户的情感走势；借助TF-IDF筛选文本关键特征词，利用LDA主题模型识别不同情感倾向的文本主题，并且运用可视化技术对其进行解释分析。实验结果表明：相较于传统的分类模型，本模型可以实现细粒度下更精确的文本情感多分类问题，更加精确的挖掘企业自身品牌以及竞争对手之间的优势与劣势。
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