【摘 要】
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摘 要：网上购物的普及，在拉动消费经济增长的过程中发挥着日益显著的作用。然而，由于网络购物的局限性，消费者无法了解商品的质量。因此，探索评论有用性有助于消费者做出购买决策，也有助于商家采取相应的销售策略。本文对评论文本进行NLP文本处理，通过提取特征词，建立情感文本语料库，对评论文本的情感极性和主观性进行分类，并验证正确率达到88%。尔后构建评论有用性模型，分析了影响产品口碑的因素，利用亚马逊11
【基金项目】
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2020年1月国家自然科学基金面上项目“Navier-Stokes-Allen-Cahn方程组的数学理论研究”(项目编号:11971234),2017年5月南京林业大学“国际教育学院中外合作办学高水平示范”(项目编号:164101005),2017年7月南京林业大学“2017年教学质量提升工程”(项目编号:163101812),2018年7月南京林业大学“高等教育研究所通过数学建模竞赛提高创新性人
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网上购物的普及,在拉动消费经济增长的过程中发挥着日益显著的作用。然而,由于网络购物的局限性,消费者无法了解商品的质量。因此,探索评论有用性有助于消费者做出购买决策,也有助于商家采取相应的销售策略。本文对评论文本进行NLP文本处理,通过提取特征词,建立情感文本语料库,对评论文本的情感极性和主观性进行分类,并验证正确率达到88%。尔后构建评论有用性模型,分析了影响产品口碑的因素,利用亚马逊11470条评论进行验证,得到结论:评星极性越强、可读性越强,有用性越强;帮助度投票与星级之间呈凹形关系。此外,拥有多功能
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