44、机器学习在在线购物评论情感分析及交通障碍物检测中的应用

机器学习在在线购物评论情感分析及交通障碍物检测中的应用

1. 在线购物评论情感分析

在电商领域，用户评论对于商家至关重要。商家可以从评论中获取产品质量、特性、包装、成本和客户服务等方面的反馈，从而做出明智的决策来改进商品。下面将介绍利用机器学习模型对亚马逊电商网站用户评论进行情感分析的研究。

1.1 数据集

本研究使用了来自Kaggle的亚马逊评论文本语料库数据集进行情感分析预测。该数据集包含了18年的信息，截至2013年3月，已有近3500万条评论。评论内容包括评分、纯文本评论以及产品和用户的详细信息。研究仅考虑亚马逊移动/电子产品的评论。

1.2 数据预处理

为了缩短BERT、BART和GPT等机器学习模型的训练时间，除了评论特征外，数据集中的其他特征被移除。由于机器学习模型处理的是数值特征，因此需要将评论列的值转换为数值。常用的技术包括词嵌入、词袋模型、TF - IDF、分词器等，本研究采用了分词器方法。分词器会根据单词在语料库中出现的频率，将评论中的每个单词转换为整数标记或ID。同时，使用TextBlob对文本评论进行标注。

1.3 实验设置

处理网络应用中用户评论的情感分析需要使用Python工具。以下是用于情感分析的Python库：
- Natural Language Toolkit (NLTK) ：用于词干提取、分词、词性标注等文本预处理任务。
- Spacy ：可用于命名实体识别和词性标注等任务。

1.4 数据探索与分析

从数据中可以