基于SnowNLP的商品评论文本情感分析
微信扫码沟通，客服可协助直接对接工程师；如当前档期不合，也可继续推荐相似案例作者。
案例介绍
针对当前电商手机在线商品评论的基本特点,采用通过urllib.request等从库存中爬取京东商品编号分别为10037616578008的多个手机电商评论词典数据,采用jiaba等细分词,进行电商情感文本标注以及文本关键词分析云图表的生成。通过python基于文本情感标注词典数据进行文本情感标注倾向性数据分析,对评论情感词进行遍历,计算一个评论文章语句的文本情感分数值,并通过使用snownlp类库对评论文本语句情感分数值中的得分数据进行长度可视化分析展示,以长度折射曲线图直观形式展示评论语句文本情感值得分数值的分布变化情况,很好的也验证了这个实验室的结论。这些电商情感互动数据的分析获取及应用分析,有利于帮助电商企业改进产品营销管理策略和不断提升销售服务质量,促进对应产品提高销量,也就更有利于实现对应采购商品的品牌生产厂家以及产品质量的不断提升,也就更有利于电商消费者充分了解对应商品的质量好坏,是否商品值得放心购买。
基于SnowNLP的商品评论文本情感分析
联系该工程师
微信扫码，建群沟通
案例介绍
针对当前电商手机在线商品评论的基本特点,采用通过urllib.request等从库存中爬取京东商品编号分别为10037616578008的多个手机电商评论词典数据,采用jiaba等细分词,进行电商情感文本标注以及文本关键词分析云图表的生成。通过python基于文本情感标注词典数据进行文本情感标注倾向性数据分析,对评论情感词进行遍历,计算一个评论文章语句的文本情感分数值,并通过使用snownlp类库对评论文本语句情感分数值中的得分数据进行长度可视化分析展示,以长度折射曲线图直观形式展示评论语句文本情感值得分数值的分布变化情况,很好的也验证了这个实验室的结论。这些电商情感互动数据的分析获取及应用分析,有利于帮助电商企业改进产品营销管理策略和不断提升销售服务质量,促进对应产品提高销量,也就更有利于实现对应采购商品的品牌生产厂家以及产品质量的不断提升,也就更有利于电商消费者充分了解对应商品的质量好坏,是否商品值得放心购买。
案例图片
1小时精推人才
需求方专属客服，免费梳理匹配
扫码加微信 · 客服人工对接
