72、电商产品评论多标签情感分析与道路事故严重程度预测

电商产品评论多标签情感分析与道路事故严重程度预测

在当今数字化时代，产品评论和道路事故数据蕴含着丰富的信息。一方面，从产品评论中提取情感信息有助于企业了解市场反馈，改进产品；另一方面，准确预测道路事故的严重程度对于减少事故发生、提高道路安全至关重要。下面我们将详细探讨电商产品评论多标签情感分析和道路事故严重程度预测的相关内容。

电商产品评论多标签情感分析

在电商领域，消费者的产品评论是企业了解产品市场反馈的重要依据。然而，目前缺乏标准且标注良好的多标签情感分类数据集。研究团队从Kaggle收集了包含亚马逊网站用户评论、评级等信息的数据集，并手动为每条评论输入情感标签，用于多标签情感分析和二元分类检测讽刺评论。

方法概述

研究主要包括两个模块：二元分类和多标签情感分析。多标签情感分析模块旨在准确标注讽刺、快乐、悲伤、中立、钦佩和愤怒等情感。
- 数据预处理 ：
- 去除评论中的非字母字符、标点符号和URL。
- 进行词法分析，包括词干提取和去除停用词。
- 对文本进行分词处理。
- 构建仅包含讽刺和等量非讽刺评论的单独数据集。
- 同时分析Tf-idf、CountVect和Glove的性能，发现Glove在讽刺检测中表现最佳，还监测了Tf-idf和Word2Vec在多标签情感分析中的性能。
|步骤|描述|示例输入文本|示例处理后文本|
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|去除不必要符号|去除非字母字符、标点和URL|Amazon batteries can’t be used in many applian