【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展与普及,网络上提供了很多用户对商品评论的地方,这些评论信息直接体现了客户对商品功能或性能方面的情感态度,因此对商品评论进行文本挖掘具有重大
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随着互联网技术的飞速发展与普及,网络上提供了很多用户对商品评论的地方,这些评论信息直接体现了客户对商品功能或性能方面的情感态度,因此对商品评论进行文本挖掘具有重大意义。然而网络评论数据量巨大,多半为半结构化、非结构性化数据,且其中的无用评论较多,如何快速获取商品评论语料以及选取何种方式分析成为研究的关键问题。首先,本文利用Python通过爬虫获取烟草的评论语料,并对语料进行简繁转化、错别字替换、无用评论剔除等数据预处理操作,接下来在把评论语料初步分为正面情感和反面情感的基础上,基于情感词典、程度副词词典、
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