【摘 要】
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得益于互联网的蓬勃发展与电子商务的兴起,外卖平台迅速扩张,越来越多的消费者通过外卖点餐,因此关于外卖的点评数据也变得愈加庞大,而这海量的外卖评论的背后蕴含着巨大的商业价值,对商户及外卖平台甚至消费者自身都有着十分重要的意义。本文主要从情感分析与主题挖掘两大方面对美团平台的外卖评论进行分析从而提出改进建议。本文的主要研究内容如下:（1）针对情感分析中基础情感词典不完善导致评论情感识别较差的问题,本文
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得益于互联网的蓬勃发展与电子商务的兴起,外卖平台迅速扩张,越来越多的消费者通过外卖点餐,因此关于外卖的点评数据也变得愈加庞大,而这海量的外卖评论的背后蕴含着巨大的商业价值,对商户及外卖平台甚至消费者自身都有着十分重要的意义。本文主要从情感分析与主题挖掘两大方面对美团平台的外卖评论进行分析从而提出改进建议。本文的主要研究内容如下:（1）针对情感分析中基础情感词典不完善导致评论情感识别较差的问题,本文将Word2Vec与SO-PMI进行融合,兼顾了情感候选词之间的上下语义关联和情感共现概率,扩展了餐饮外卖领域的正面及负面情感词,并将扩展后的词纳入原情感词典,进一步完善了词典。实验结果可以看出,融合Word2Vec与SO-PMI两者之后情感分类精度有了更高的提升,比通用情感词典的情感分类准确率高了4.2%,也分别比Word2Vec与SO-PMI高了2.5%与1%,验证了使用SO-PMI与Word2Vec结合后的领域情感词典具有更有效的情感分类识别性。（2）为了提升情感分类性能,本文将优化扩展后的情感词典与不同情感分类模型相结合。实验表明两者结合后的分类性能明显会优于单一使用情感词典或单一使用SVM、Naive Bayes、LSTM等情感分类器。且为了更好的泛化能力与更高的情感分辨率,本文调整与优化了朴素贝叶斯的拉普拉斯平滑参数、SVM的高斯核参数等,通过实验的多次综合对比中得出,使用融合扩展情感词典与LSTM模型的结合的分类准确度在这些分类模型中最高,分类性能最优。（3）本文基于LDA主题模型进行餐饮外卖评论正负面潜在主题的挖掘。通过计算余弦相似度确定两极性情感下的最优主题个数,分别提取其正面评论及负面评论的深层次主题关键词,也使用Py LDAVis进行LDA主题的可视化呈现。最终根据综合分析结果对商家与平台都给出相应的合理建议。
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