深度学习驱动：LSTM与Word2Vec在电商评论情感分析中的96.7%精准度

本文主要探讨了在快速发展的中国电子商务背景下，基于长短期记忆网络（LSTM）和词嵌入技术Word2Vec的商品评论情感分析应用。随着网络零售业的崛起，大量的用户浏览、购买和评论数据积累，对这些数据进行情感分析具有重要价值，它有助于商家深入了解用户需求和满意度，优化产品设计和服务。 作者周萌通过Python爬虫技术，聚焦于京东冰箱商品的评论数据，进行了详细的案例研究。LSTM和Word2Vec被结合使用，构建了一个二分类器，该模型能够有效地将评论分为正面和负面情感类别，达到了96.7%的高准确率。这种分类器不仅能够评估商品的满意度，还为电商服务的改进和产品设计提供了有力的数据支持。 情感分析是自然语言处理的重要分支，通过识别文本中的情感倾向，如支持向量机、特征挖掘算法、情感词典等方法都有所应用。谢丽星等人对微博进行情感分析，李实等人针对手机评论进行了特征挖掘和情感倾向分析，肖璐等人则用于企业竞争对手的研究。然而，这些研究大多停留在文本分类层面，缺乏对评论特征的深入剖析和改进策略的提出。 本文的重点在于采用更先进的深度学习模型，即Word2Vec和LSTM，对商品评论进行细致的情感分析，挖掘出评论中的关键特征，以此提升用户满意度。这种综合运用技术手段的方法，对于电商行业的持续发展和用户体验优化具有重要意义。 总结来说，本研究提供了一种有效的情感分析框架，它不仅能实时监测用户反馈，而且能帮助企业有针对性地进行产品改进和优化，从而在激烈的市场竞争中保持优势。通过对京东冰箱评论的实例分析，证明了这种方法在实际应用中的有效性，为其他电商平台的情感分析提供了有益的参考。