9、基于混合词典-机器学习方法的在线产品评论情感分类

基于混合词典-机器学习方法的在线产品评论情感分类

1. 引言

在当今数字化时代，消费者越来越多地通过互联网分享他们对产品的体验。这些在线评论不仅为潜在买家提供了宝贵的参考信息，也为企业优化产品和服务提供了重要反馈。然而，面对海量的非结构化评论数据，如何高效地从中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨如何利用混合词典-机器学习方法对在线产品评论进行情感分类，特别是针对笔记本电脑评论。

2. 相关工作

近年来，情感分析（Sentiment Analysis）已经成为自然语言处理领域的一个热点话题。传统的文本处理技术在面对大规模数据时显得力不从心，而基于词典的方法虽然能够通过构建词典将单词映射到情感，但随着数据量的增长，这种方法变得越来越繁琐且耗时。为了应对这些挑战，研究人员提出了多种改进方案，包括但不限于以下几种：

• 机器学习方法 ：通过训练模型自动学习文本特征，从而实现情感分类。常见的机器学习算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
• 深度学习方法 ：利用神经网络的强大表示能力，自动提取文本中的复杂特征，进而完成情感分类任务。典型代表