基于文本分类和情感识别的服务类电商满意度研究——以搬家服务为例

Research on Service-based E-commerce Satisfaction Based on the Text Classifi cation and Sentiment Recognition

基于用户评论数据,本文对电商平台中搬家行业的用户满意度进行了研究。首先,对评论数据进行分词并词频统计,根据高频词汇和专家经验,确定用户关注的5个方面;其次,将评论数据分割成短句,采用细调后的分类模型对短句进行分类、计算情感分值,确保每个短句清晰地反映一个方面的情感;最后,根据各短句的分值计算出评论语句的所属方面和整体情感分值,最终得到用户满意度。该方法不仅有效地解决了评论文本中包含多个方面情感、混淆不清的问题,还采用了目前自然语言处理技术中最领先的方法,得到了更高精度的情感分值。研究发现了搬家行业中各方面存在的问题,并提出了改进的建议和策略,以期为搬家行业的健康发展和有序监管提供思路和借鉴。