【摘 要】
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随着电子商务的发展，消费者在购买产品之后，能够在网上的各种平台发表自己对产品的评论，其中包含他们对产品的需求信息和对产品的使用感受等信息，这些都是制定产品改进策略的重要依据。适当的产品改进策略可以显著地提高企业利润和客户服务水平。尤其电商企业如何将积累的大量评论信息与产品改进策略结合起来，发挥最大的实用价值，制定更适当的产品改进策略显得尤为重要。
本文对结合评论文本情感分析的产品改进策略进行了研究。在对国内外相关文献进行综述的基础上，首先，构建了基于语义约束的LDA模型，挖掘了线评论中包含的产品
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随着电子商务的发展，消费者在购买产品之后，能够在网上的各种平台发表自己对产品的评论，其中包含他们对产品的需求信息和对产品的使用感受等信息，这些都是制定产品改进策略的重要依据。适当的产品改进策略可以显著地提高企业利润和客户服务水平。尤其电商企业如何将积累的大量评论信息与产品改进策略结合起来，发挥最大的实用价值，制定更适当的产品改进策略显得尤为重要。
本文对结合评论文本情感分析的产品改进策略进行了研究。在对国内外相关文献进行综述的基础上，首先，构建了基于语义约束的LDA模型，挖掘了线评论中包含的产品属性，为细粒度的情感分析奠定了基础；其次，提出了基于改进词向量的卷积双向长短记忆神经网络模型(Convolutional Bidirectional Long Short-Term Memory,简称，CoBiLSTM)，该模型利用了含有情感语义的词向量，并同时考虑了文本的局部平行特征和上下文特征，提高了情感分析的准确性，是对深度神经网络在文本分析领域应用的拓展，并基于京东商城的某些手机的评论文本，进行了上述模型的验证，分析得到3105个候选属性词，经过过滤后构建了包含865词和12个大类的属性词典，并对各类属性所对应的情感极性进行了分析，分析结果准确率显著提高；最后，结合联合分析与KANO模型，分析得到每个属性的权重并确定其在KANO模型中所属的类别，进而制定了不同产品的改进策略，并通过交叉验证与调查问卷的形式检验模型。论文研究结果对于企业产品改进具有一定的参考价值。
本文的第1章绪论，第2章介绍了文本挖掘与产品改进的相关技术，第3章介绍了产品评论属性与情感词的抽取，第4章介绍了CoBiLSTM情感分析模型的构建，第5章通过结合基于联合分析和传统的KANO模型，进行产品改进策略分析。最后，总结了本文的研究结论和未来的研究方向。
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