【摘 要】
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该研究利用Python语言和深度学习的方法挖掘数据,建立情感倾向模型,对中美知名电商评价话语进行情感分析。研究发现:①京东和淘宝消费者对四类最畅销商品的中文鉴赏类评价语
【机 构】
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安徽理工大学; 澳门城市大学; 北京语言大学;
【基金项目】
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国家社科基金一般项目“中外上市公司年报话语对资本市场的影响预测对比分析”(项目编号:16BYY178)的阶段性研究成果;安徽高校人文社会科学研究重点项目“基于跨境电商大数据的商务话语研究”(项目编号:SK2019A0094);安徽理工大学青年教师科学研究基金资助重点项目(项目编号:QN2017104)的资助
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该研究利用Python语言和深度学习的方法挖掘数据,建立情感倾向模型,对中美知名电商评价话语进行情感分析。研究发现:①京东和淘宝消费者对四类最畅销商品的中文鉴赏类评价语远高于"情感"和"判断"类评价语,中文正面评价语总体多于负面评价语,正面鉴赏评价语显著多于负面鉴赏评价语;②英文正面评价语也多于负面评价语,负面判断评价语多于正面,但无显著差异。负面评价语的高频词汇不如中文丰富;③中英直接对应的负面鉴赏评价语较少,中文评价语中没有直接与价格相关的评价。英文评价语句长超过中文,但没有显著差异。该研究旨在促进跨语言大数据情感分析研究和商务英语教学,特别是跨境电商外语教学方面的研究,旨在对跨境电商了解产品和服务满意度起到一定参考作用。
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