评论情感分析

原标题 | Sentiment Analysis with Deep Learning of Netflix Reviews作者 | Artem Oppermann译者 | ybNero（电子科技大学）、Devin_ABCDEF（汕头大学）、夕阳红老年万花（数据分析师） 编辑 | 王立鱼 在这篇

本文借助细粒度情感分类技术, 对从网络上抓取大量计算机专业本科教材的评价文本进行情感极性 分析, 从而辅助商家和出版社改进教材的质量、制定 合理的销售策略, 并为潜在消费者的购买决策 供参 考依据.主要解决了什么问题？分析、提取对计算机类教材有效的、可靠的评价（当当、京东平台）部分评论有省略号有些评论很简略，没有出现‘

作者：@白加黑治感冒  7.1 Rostcm6实现： 1.  打开软件ROSTCM6 这是处理前的文本内容，我们将爬取到的数据，只去除评论这一字段，然后保存为TXT格式，打开如下，按照流程我们先去除重复和字符，英文，数字等项. 2. 文本处理–一般性处理—处理条件选 “凡是重复的行只保留一行”与”把

作者：@白加黑治感冒随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。本文的结构如下1.要达到的目标通过对