实验五 商品评价分析 一、 实验目的 (1)了解文本分析的工具NLTK与jieba，会安装和使用这些工具 (2)掌握文本预处理的流程 (3)掌握文本情感分析，可以用NLTK分析情感倾向 (4)掌握文本相似度，可以结合NLTK与余弦相似度实现相似度分析 (5)掌握文本分类，可以结合NLTK与算法对文本进行分类 二、 实验任务 对某宝网站中某卫衣的用户评价进行简单的分析，并使用词云渲染一些关键词；用户评价分析主要包括以下操作： (1)读取“商品评价信息.csv”文件,删除重复数据。 (2)使用jieba分词工具对评价文本进行分词。 (3)删除分词结果中的停用词。 (4)使用wordcloud进行词云展示。 三、 实验步骤 1． 2． 3． 四、 实验结论 1． 2． 3．

随着电子商务领域的迅速发展，在线商品评价规模日益庞大，评价质量参差不齐，用户难以筛选有用评价信息做出购买决策，因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量，使用贝叶斯网络表示在线商品评价的相似性及不确定性，通过对在线商品评价信息进行多维度特征统计，构建在线商品评价质量评估模型，使用概率推理机制对在线商品评价质量进行分类预测，并给出评价质量分类置信度。在真实数据集上验证模型有效性及高效性。

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数据集中是对用户评价的一些正面和负面的评价语句。正面有10679条语句，负面有10428条语句。可用于训练评价分析模型。

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中文情感分类文本数据，为正负二分类数据，包括pad,水果，洗发水，酒店等评论。每个场景正负样本共1万，共5个场景。同时还包含不分场景的数据6万多（不重复）