基于word2vec的评论有用性研究

• 作者: 李存林 杨世瀚 王晗
• 来源期刊: 广西民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 商品评论 word2vec 评论有用性 属性词典
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 70-75,94
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5497字
• 语种: 中文

摘要

建立一个评论有用性模型,该模型能够对在线商品评论进行有用性预测.基于精心建立的情感词典,联合基于神经网络构建的商品属性词典.设计了合理的匹配算法,采用随机森林算法和五折交叉验证对评论有用性不同特征进行准确率、召回值和F指标的预测.结果显示评论有用性方差值能够很好地反应评论的有用性.评论有用性模型能够对评论进行准确的预测,所预测的结果可以为消费者提供有效的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晗	广西民族大学软件与信息安全件学院	6	4	2.0	2.0
2	杨世瀚	广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室	9	13	2.0	2.0
3	李存林	广西民族大学软件与信息安全件学院	2	2	1.0	1.0