32、电商产品排名与情感分析实战

电商产品排名与情感分析实战

1. 背景

在电商应用中，顾客在购买产品时能获得额外的产品评价推荐。这些评价对于考虑购买产品的顾客来说无疑是有价值且有效的。然而，顾客往往难以从海量的评价中筛选出相关的反馈。大量的评价使得用户进行有效过滤变得极为困难。本文将探讨如何根据评价与产品的相关性对其进行排名，以及如何对无关紧要的评价进行评级。

项目主要分为以下几个阶段：理解数据、数据预处理与过滤（包括乱码、语言和脏话检测）、特征提取、成对评价评分以及进一步分类。通过使用成对排名方法，最终的评价集合将用于创建基于适用性的精确产品排名。其过程可通过时间线图展示。

2. 理解数据

我们使用的数据集包含两个不同的列：产品列和回答选项列。以下是部分数据示例：
| Product | Answer_option |
| ---- | ---- |
| Accucheck | Fast and accurate delivery |
| Accucheck | As usual, it is genuine |
| Accucheck | Behavior of delivery boy is very bad. Delivery time is long whereas other online stores are providing better facilities |
| … | … |

我们将使用这个训练数据集进行数据分析和预处理，包括语言检测、乱码和脏话检测等。

3. 数据预处理

数据预处理分为四个主要阶段：
1. 语言