Siv Tau Ntev Ntev Ntev Memory-based Sentiment Analysis Of E-Commerce Reviews Part 1

Nyob rau niaj hnub nim no, e-lag luam yog ua headway los ntawm tus txheej txheem ntawm nqa cov khoom nyob rau hauv txhua leej txhua tus lub taub hau. Cov neeg siv khoom tsis txawm yuav tsum tau tawm ntawm kev nplij siab ntawm lawv lub tsev mus yuav khoom, uas ua rau nws yooj yim heev rau lawv.

Nrog kev txhim kho txuas ntxiv ntawm cov thev naus laus zis niaj hnub thiab kev loj hlob sai ntawm e-lag luam, peb lub neej tau yooj yim dua thiab ua haujlwm tau zoo, uas tau cuam tshuam rau peb lub cim xeeb rau qee qhov. Txawm li cas los xij, muaj tseeb kev sib raug zoo ntawm e-lag luam thiab kev nco, thiab kev sib raug zoo yog qhov zoo thiab nce siab.

Ua ntej tshaj plaws, e-lag luam muab peb txoj kev yuav khoom yooj yim dua. Peb tsis tas yuav mus rau lub khw muag khoom ntawm tus kheej. Tsuas yog ob peb nias ntawm nas, cov khoom peb xav tau tuaj yeem xa tuaj rau peb los ntawm kev xa khoom xa tuaj. Daim ntawv no ntawm kev yuav khoom tshem tawm kev txhawj xeeb ntawm kev tos ntev thiab cov neeg coob coob, txuag peb lub sijhawm thiab lub zog. Nrog rau kev txhim kho ntawm e-lag luam, peb tuaj yeem siv cov thev naus laus zis ntau dua los mus kav khw, xws li lub suab yuav khoom, cov lus pom zoo, thiab lwm yam. Cov thev naus laus zis no tuaj yeem ua rau peb lub khw muag khoom yooj yim dua thiab siv tau zoo.

Qhov thib ob, kev lag luam e-lag luam tuaj yeem pab peb tswj cov ntaub ntawv thiab cov ntaub ntawv zoo dua, uas muaj txiaj ntsig zoo rau peb lub cim xeeb thiab kev ua haujlwm zoo. Peb tuaj yeem siv cov cuab yeej xws li email, huab disks, thiab sau ntawv online los sau thiab qhia cov ntaub ntawv tseem ceeb, tso peb lub hlwb. Cov cuab yeej no pab peb txhim kho thiab tswj cov ntaub ntawv zoo dua, ua kom peb lub hlwb tsuas yog xav tau tsom mus rau qhov tseem ceeb tshaj plaws. Hauv qhov no, peb lub cim xeeb tseem raug cob qhia vim peb siv cov tswv yim thiab cov cuab yeej no los pab peb nco qab cov ntaub ntawv es tsis txhob sim ua kom nco qab.

Thaum kawg, e-lag luam kuj tuaj yeem pab peb kawm thiab txhim kho, uas muaj txiaj ntsig zoo rau peb txoj kev nco thiab kev txawj ntse. Peb tuaj yeem kawm paub tshiab thiab kev txawj ntse los ntawm cov chav kawm online, e-phau ntawv, kev kawm online platforms, thiab lwm yam cuab yeej. Cov cuab yeej no tso cai rau peb tswj hwm thiab paub txog kev paub zoo dua, thaum tseem pab peb txhim kho peb txoj haujlwm thiab tus kheej lub neej zoo dua. Txoj kev kawm no tuaj yeem txhawb peb txoj kev xav thiab txhim kho peb lub cim xeeb thiab muaj tswv yim.

Zuag qhia tag nrho, muaj tseeb muaj kev sib raug zoo ntawm e-lag luam thiab nco, tab sis nws yog ib qho zoo thiab nce siab. Peb tuaj yeem siv e-lag luam los txhim kho peb lub neej zoo thiab kev ua haujlwm zoo, thiab peb tuaj yeem siv nws los txhim kho peb cov kev txawj ntse thiab kev nco. Yog li ntawd, peb yuav tsum nquag siv cov thev naus laus zis thiab cov cuab yeej no los ntxiv lub zog zoo rau peb lub neej thiab kev txhim kho kev ua haujlwm. Nws tuaj yeem pom tau tias peb yuav tsum txhim kho kev nco, thiab Cistanche deserticola tuaj yeem txhim kho kev nco zoo vim Cistanche deserticola yog cov khoom siv tshuaj suav tshuaj uas muaj ntau yam teebmeem, ib qho ntawm kev txhim kho kev nco. Kev ua tau zoo ntawm cov nqaij minced los ntawm ntau yam khoom xyaw uas nws muaj, nrog rau cov kua qaub, polysaccharides, flavonoids, thiab lwm yam. Cov khoom xyaw no tuaj yeem txhawb lub hlwb kev noj qab haus huv ntau txoj hauv kev.

Nyem paub 10 txoj hauv kev los txhim kho kev nco

Tsis tas li ntawd, muaj ntau ntau hom kev xaiv los ntawm. Txij li cov neeg siv khoom ntau dua nyob ntawm kev yuav khoom hauv online niaj hnub no, tus nqi ntawm kev ntaus nqi kuj loj tuaj. Yuav kom yuav cov khoom no, tib neeg tsuas yog tso siab rau kev tshuaj xyuas uas tau muab qhia txog cov khoom.

Txhawm rau txheeb xyuas cov kev tshuaj xyuas no, kev ntsuas kev xav yuav tsum tau ua, uas tuaj yeem ua pov thawj muaj txiaj ntsig zoo rau ob tus neeg yuav khoom thiab cov chaw tsim khoom. yog daim ntawv piav qhia cov txheej txheem ntawm kev soj ntsuam kev xav thiab nws cov kev xav tau.

Hauv daim ntawv no, Amazon Reviewdataset 2018 tau siv los ua peb cov kev tshawb fawb thiab Long Short-Term Memory (LSTM) tau ua ke nrog word2vec sawv cev, ua rau kev txhim kho tag nrho cov kev ua tau zoo.

Lub rooj vag mechanism tau siv los ntawm LSTM thaum lub sijhawm kev cob qhia. e tau npaj LSTM qauv raug soj ntsuam ntawm plaub qhov kev ntsuas: qhov tseeb, qhov tseeb, rov qab, thiab F1score, thiab ua tiav tag nrho cov txiaj ntsig siab dua thaum piv nrog lwm cov qauv hauv paus.

1. Taw qhia

Kev sib txuas lus tau ua lub luag haujlwm tseem ceeb hauv kev txhawb nqa kev sib raug zoo txij li lub sijhawm keeb kwm. Niaj hnub no, yuav luag txhua ntu ntawm tib neeg siv social media raws li nws tau hloov mus rau hauv cov cuab yeej sib txuas lus tsis zoo. e ib feem tseem ceeb ntawm kev tshaj xov xwm suav nrog e-commerce chaw.

Vim tias kev nce qib sai ntawm e-lag luam thev naus laus zis, feem ntau ntawm cov neeg tam sim no xaiv yuav khoom hauv online. Cov neeg tuaj yeem siv social media los muab cov lus tawm tswv yim ntawm ntau yam xwm txheej, khoom, thiab cov peev txheej, uas tuaj yeem ua tau zoo lossis tsis zoo, raws li cov neeg siv khoom paub.

Cov lus tsis txaus siab ua lub luag haujlwm tseem ceeb hauv kev loj hlob ntawm lub tuam txhab vim tias lawv pab txhim kho cov kev pabcuam. Ntawm no, kev xav kev xav tau los ua si.

Kev soj ntsuam kev xav tau pab hauv kev muab cov neeg siv khoom xav txog ntawm cov khoom sib txawv ntawm cov ntaub ntawv xov xwm thiab tib lub sijhawm ntsuas cov kev tshuaj xyuas no sib koom.

Ntau hom kev tshawb fawb qhia tias kev soj ntsuam kev xav feem ntau yog ua peb theem: kab lus, ntaub ntawv, thiab kab lus-theem [1–3]. esubsteps koom nrog hauv cov txheej txheem ntawm kev soj ntsuam kev xav tau piav qhia hauv daim duab 1.

Yog kev tshawb fawb qhia txog kev siv LSTM tes hauj lwm los txheeb xyuas ntau tus Amazon tshuaj xyuas. yog cov txheej txheem kev kawm tob yog nrawm thiab muab cov txiaj ntsig zoo dua txawm tias muaj ntau qhov kev tshuaj xyuas. e kawm siv word2vec embedding rau qhov kev kwv yees ntawm cov lus sawv cev hauv vector qhov chaw.

Word2vec muab cov txiaj ntsig zoo dua li cov qauv kev sawv cev xws li lub hnab ntawm cov lus lossis ib feem encoding. yog txoj kev kawm mas tsom mus rau ob ntu: Kev ua tau zoo ntawm cov lus pom zoo rau hauv vector spacethrough the word2vec model thiab LSTM network toclassify reviews.

2. Kev Tshawb Fawb Txog Kev Sau Ntawv

+ yog ntu muaj tag nrho cov haujlwm tseem ceeb hauv keeb kwm yav dhau los ntawm cov ncauj lus ntawm kev tshuaj xyuas kev xav uas cuam tshuam rau peb cov kev tshawb fawb.

Peb tau pom tias feem ntau ntawm cov haujlwm ua ntej ua haujlwm siv tshuab kev kawm algorithms, kev kawm sib sib zog nqus algorithms, thiab cov lus qhia kev xav. Hauv Table 1, peb tau sau cov ntsiab lus uas siv hauv kev tshawb fawb thiab cov txiaj ntsig thiab qhov tsis zoo ntawm txoj hauv kev.

Hauv xyoo 2013, Sindhu thiab Chandrakala [4] tau pom cov txheej txheem ua haujlwm tau zoo thiab muaj txiaj ntsig uas tau ua haujlwm rau kev tshawb fawb txog kev xav, suav nrog kev faib tawm ntawm kev xav polarity thiab ntau yam kev kawm tshuab xws li NaiveBayes, Maximum Entropy, thiab txhawb nqa vector tshuab. + Kev tshawb fawb qhia tias kev faib tawm kev xav tuaj yeem txiav txim siab los ntawm ob tus cwj pwm, kev ua haujlwm polarity, piv txwv li, txiav txim siab yog tias qhov kev xav zoo, tsis zoo, lossis nruab nrab, thiab kev siv zog, uas qhia txog qhov kev xav ntawm qhov sib txawv ntawm qhov sib txawv ntawm qhov muaj zog los yog me me.

Jurek et al. [5] nthuav tawm ib qho qauv nrog cov lus piav qhia raws li kev xav ntawm kev soj ntsuam uas suav nrog ob lub ntsiab lus tseem ceeb: cov pov thawj-raws li kev sib koom ua haujlwm thiab kev xav normalization uas ntsuas kev xav tsis yog daim ntawv lo zoo / tsis zoo andaided hauv kev sib txawv ntawm cov kev xav sib txawv.

Ib qho kev tshaj tawm hauv Twitter Corpus tau siv los ua cov ntaub ntawv rau txoj kev tshawb no, lub ntsiab lus tseem ceeb ntawm txoj kev tshawb no yog Twitter cov ntsiab lus ntawm lub sijhawm tiag tiag.

Zhang et al. [6] tau nthuav tawm ntau txoj hauv kev los ua kom pom kev xav ntawm kev tshuaj xyuas e-lag luam.

Tsis tas li ntawd, Zhang et al. [6] nthuav qhia ntau hom qauv rau kev soj ntsuam kev xav ntawm e-lag luam tshuaj xyuas. + eAmazon tshuaj xyuas cov ntaub ntawv (2018) tau siv rau kev thov kev tshawb fawb, uas yog raws li cov lus qhia hnyav. + eproposed txoj kev tshawb fawb tau hais tias, los ntawm kev rho tawm ntawm cov ntsiab lus nrog cov yam ntxwv, kev ntsuam xyuas ntawm cov qauv kev xav, thiab kev ntsuam xyuas ntawm txoj kev luv tshaj plaws ntawm cov nodes, qhov teeb meem ntawm kev xav zoo sib xws tuaj yeem hloov mus rau qhov teeb meem ntawm txoj kev luv tshaj plaws. Thaum piv rau BERTmodel [7], tus qauv no ua tau zoo dua nyob rau hauv cov nqe lus ntawm thealgorithm lub sijhawm CPU.

Dey et al. [8] tshuaj xyuas lub tshuab kev kawm algorithms, K-NN thiab Naive Bayes, siv peb qhov ntsuas ntsuas. + eNaive Bayes classifier ua tau zoo tshaj K-NN classifier hauv lawv txoj haujlwm.

Cov kws tshawb fawb hauv [9] tau nthuav tawm cov qauv kev faib tawm kev xav nrog ob txoj hauv kev. +e thawj qhov kev thov, qhov kev xav ntawm kev faib tawm algorithm ua haujlwm rau K-NN classifier thiab hauv lwm qhov, kev txhawb nqa vectormachine algorithm tau siv. + e kev ua tau zoo ntawm kev faib tawm algorithm tau lees paub raws li tweets tiag. + Cov txiaj ntsig tau pom tau pom tias qhov kev xav ntawm kev faib tawm cov kev xav tau ua tau zoo dua SVM ntawm kev sim validation.

Hauv [10], kev sib piv ntawm cov kev saib xyuas thiab tsis saib xyuas kev kawm tau nthuav tawm. + eir ua haujlwm tau muab kev sib piv ntawm kev saib xyuas (CNN thiab KNN) thiab tsis saib xyuas (CNN nrog K txhais tau tias pawg) kev kawm cov txheej txheem.

Fang et al. [11] tau qhia txog ntau qhov kev tshuaj ntsuam xyuas uas hnyav heev suav nrog cov txheej txheem fuzzy, kev kawm tshuab kev tshawb xav, thiab ib txoj hauv kev los ntawm polarity lexicon-raws li txoj kev.Cov neeg siv tshuaj xyuas tom qab ntawd tau txheeb xyuas siv tus qauv hybrid no.

Naive Bayes thiab SVM algorithms tau siv rau qhov kev tshawb fawb no. +e txhim kho SVM qauv, piv txwv li, ib txoj kev sib xyaw ua ke uas sib koom ua ke ntau yam kev xav ntawm kev xav nrog SVM, tau ua tiav ntau dua thiab muab qhov tseeb ntawm 86.35%.

Tsis tas li ntawd, qhov nce ntawm 3.8% tau pom thaum ua raws li kev hloov kho Naive Bayes. Tsis tas li ntawd, cov kws tshawb fawb hauv [12] tau nthuav tawm txoj hauv kev rau kev sib koom ua ke ntawm lexicalembeddings thiab cov txheej txheem saib xyuas hauv CNN. +edataset tau tsim siv tweets. + e txoj kev tau ntsuas qhov qhab nia F1. + e ua haujlwm uas tau pom zoo ua tau zoo dua li tam sim no.

Ib Recursive Neural Network (RNN) raws li kev pom zoo (RDSA) tau qhia los ntawm Preethi li al.[13].

Kev kawm tob tau siv los ua kom zoo dua cov lus qhia nyob rau hauv kev soj ntsuam kev xav thiab tau ua tiav ntawm peb qhov kev tshuaj xyuas hauv qhov kev tshawb fawb no.

Ua ntej, cov ntaub ntawv tau raug tshawb xyuas thiab lawv cov kev txheeb cais tau pom ua ntej yuav ua raws li Naive Bayes classifier thiab RNN. + Cov txiaj ntsig ntawm qhov kev sim tau pom tias siv RNN, qhov sib sib zog nqus neuralnetwork, txhawb qhov tseeb ntawm kev soj ntsuam kev xav, ua rau cov lus pom zoo rau cov neeg siv thiab pab xaiv txoj haujlwm sib txawv nyob ntawm qhov xav tau ntawm cov neeg siv.

Tsis tas li ntawd, cov kws tshawb fawb hauv [14] tau npaj siv Giniindex-based feature xaiv thiab SVM classifier tocategorize cov ntaub ntawv. +e dataset rau txoj kev tshawb no yog ib phau ntawv loj ntawm kev tshuaj xyuas yeeb yaj kiab.

Raws li qhov kev tshawb pom ntawm qhov kev sim, txoj kev npaj tau txiav txim siab tsis muaj tseeb dua li lwm txoj hauv kev. Ib qho kev sib tw RNN nrog kev sib tham sib tham tau qhia los ntawm Chen li al. [15]. + isapproach muaj qhov tseeb ntawm kwv yees li 92.6%.

Rau kev faib tawm, ib chav tsev bidirectional gated recurrent unit (BiGRU) ua ke nrog anattention mechanism tau thov hauv [16]. + yog txoj hauv kev tau pom tias muaj txiaj ntsig zoo rau kev faib cov haujlwm thiab tsim cov txiaj ntsig zoo dua li kev siv yav dhau los, nrog rau qhov raug 93.1%. Ib qho kev hloov kev xav ntawm kev soj ntsuam qauv uas suav nrog CNN thiab kev saib xyuas raws liBiGRU tau thov los ntawm cov kws tshawb fawb hauv [17].

Los ntawm kev sib koom ua ke cov txiaj ntsig ntawm kev xav cov lus txhais nrog kev kawm tob tob, them nyiaj rau qhov tsis zoo hauv cov qauv kev soj ntsuam cov qauv rau kev tshuaj xyuas cov khoom. +e sentimentlexicon txhawb cov kev xav ntawm cov cwj pwm pom nyob rau hauv kev tshuaj xyuas thiab CNN siv nrog cov gated recurrentunit network rho tawm cov kev xav tseem ceeb thiab cov ntsiab lus ntsiab lus. +e qhia tus qauv muab 93.5% qhov tseeb hauv qhov kev sim tshuaj ntsuam xyuas, uas tau pom tias siab dua NB, SVM, thiab CNN qauv. Hyun et al. [18] pom zoo ib qho kev sib txuas ntawm cov neural network qauv raws li lub hom phiaj dependence. + e txoj kev pom zoo pab txheeb xyuas qhov cuam tshuam ntawm cov lus nyob ib puag ncig ntawm lub hom phiaj los ntawm kev suav qhov kev ncua deb ntawm lub hom phiaj lo lus thiab cov lus nyob ib puag ncig. + eir txoj kev tshawb fawb pom tias txhua lub ntsiab lus hauv kab lus muaj ntau yam cuam tshuam rau cov lus tshaj tawm txoj kev xav.
Ib tug hybrid kev kawm sib sib zog nqus qauv uas systematically integrates ntau lo lus embedding mus kom ze (Word2vec, FastText, thiab tus cwj pwm-theem embedding) thiab ntau txoj kev kawm tob (LSTM, GRU, BiLSTM, thiab CNN) tau npaj los ntawm cov kws tshawb fawb hauv [19]. +e qhia cov qauv kom tau txais cov yam ntxwv los ntawm kev rho tawm lawv los ntawm kev siv ntau txoj hauv kev sib koom ua ke, sib koom ua ke, thiab faib cov ntawv raws li kev xav.

Txhawm rau kom ntseeg tau tias tus qauv pom zoo qhov kev ua tau zoo, ntau tus qauv kev kawm sib sib zog nqus hu ua tus qauv tsim tau tsim thiab siv los khiav ntau qhov kev sim. Thaum muab piv rau kev ua tau zoo ntawm cov qauv uas tau thov nrog cov kev tshawb fawb yav dhau los, tus qauv tshiab ua tau zoo dua cov qauv hauv qab, raws li kev tshawb pom ntawm qhov kev tshawb fawb no.

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