基于深度学习的电商评论评价对象抽取研究

基于深度学习的电商评论评价对象抽取研究基于深度学习的电商评论评价对象抽取研究摘要：随着电子商务的快速发展，越来越多的消费者开始依赖于网络评论来获取产品信息和决策。电商评论中的评价对象对于消费者来说具有

基于深度学习的电商评论评价对象抽取研究 基于深度学习的电商评论评价对象抽取研究 摘要： 随着电子商务的快速发展，越来越多的消费者开始依赖于网络评论 来获取产品信息和决策。电商评论中的评价对象对于消费者来说具有重 要的参考价值，因此准确地抽取评论中的评价对象对于改善用户体验和 决策能力至关重要。本论文提出了一种基于深度学习的方法来实现电商 评论中评价对象的抽取，通过对大规模的电商评论语料进行训练和测 试，得到了较好的评价对象抽取效果。 关键词：深度学习，电商评论，评价对象抽取 1.引言 在电子商务领域中，用户对于产品和服务的评价已经成为潜在消费 者进行购买决策的重要参考依据。通过阅读商品评论，消费者可以了解 他人对于该商品的评价和体验，从而判断该商品是否符合个人需求。然 而，由于评论的大量和多样性，从中准确地抽取评价对象是一项具有挑 战性的任务。传统的基于规则和模板的方法在面对复杂的评论结构时存 在较大的局限性。因此，本论文采用了深度学习的方法，试图实现准确 的评价对象抽取。 2.相关工作 评价对象抽取是一项热门的语义分析任务，在自然语言处理领域已 经有很多相关工作。传统的方法主要是基于规则和模板进行特征提取， 然后使用机器学习算法进行分类。然而，这种方法往往需要人工提取特 征和设计规则，不适用于复杂的电商评论。 近年来，深度学习技术的快速发展为自然语言处理任务提供了新的 解决思路。深度学习通过模拟人脑神经网络的方式，可以自动学习特征 和模式，从而更好地处理复杂的语义任务。在评价对象抽取方面，已经