基于文本挖掘的电商企业评论打分机制有效性验证

评论打分机制是目前电商平台主要的客户反馈机制、信用评价机制,其有效性对于企业客户关系管理及顾客购买决策都具有重要的意义。本文首先介绍了目前两种主流评价打分模型:淘宝评论打分模型和大众点评网评论打分模型,然后提出评论机制可能存在的问题,收集了大众点评网1000家餐饮类店铺的点评数据,采用结巴分词进行分词和标注,对640732封点评进行分析验证。分析结果认为,大众点评的评价打分机制是真实有效的。

基于深度学习的评论打分预测方法综述

评论打分预测是自然语言处理领域中文本情感分析研究的重要任务。用户、产品、评论和评分是该任务的四个基本要素。近年来,深度学习算法逐渐成为评论打分预测任务中的基本方法。该研究介绍评论打分预测任务的背景、定义、工作流程,并在科学全面地收集分析主流方法的基础上,梳理该任务的两个重要课题,即基于评论分析的方法和基于用户和产品信息的方法,归纳评论打分预测任务上的主流方法的特点,汇总该任务的语料建设情况与评价标准。最后,讨论评论打分任务的未来研究方向,以启发研究者的后续工作。