一种电商评论标签分类方法技术

本发明专利技术提供一种电商评论标签分类方法，涉及电子商务领域。该电商评论标签分类方法，包括S1.采集评论数据；S2.创建标签库；S3.训练模型；S4.标签分类；S5.评价排序。通过采用机器学习技术，利用预处理、训练和自动分类，实现了更简单、高效的电商评论标签分类方法，减少了人工标注的工作量和误差，提高了评论的准确性和可信度，从而改善了消费者的购物体验，采用训练模型对数据进行清洗去除中间的垃圾评论、HTML标签和标签符号等，使得整体的分类更加全面且观看更加直观。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电子商务，具体为一种电商评论标签分类方法。

技术介绍

1、电商评论的标签体系是用于针对某类电商行业繁多的用户评论而建立的标签分类系统。用于对用户评论进行合理、系统的分类标注，标签分类可以统一输出信息格式，标准化评论的情感和立场，得到较为标准统一的信息输出。目前已有很多针对电商评论的标签体系建立方法，这些方法主要是基于各个常见的用户关注点而创建，创建的标签体系通常是扁平化的，标签与标签关系独立，标签之间的逻辑关系无法准确表达。商家希望通过客户反馈来有针对性地迭代产品。

2、随着电子商务的不断发展，越来越多的用户倾向于在在线购物平台上阅读其他用户的评论，以帮助他们做出购买决策；然而，这些评论数量庞大，往往存在标签不够准确，难以理解和不合适的问题，对于大量的评论数据进行归类和提取有很大的挑战，需要有效的方法进行处理，因此，本领域的技术人员提供了一种电商评论标签分类方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电商评论标签分类方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种电商评论标签分类方法，其特征在于：所述S1步骤中采集评论数据可采用爬虫或API的方式收集电商商品的用户评论数据。

3.根据权利要求1所述的一种电商评论标签分类方法，其特征在于：所述S3.1步骤中的数据预处理中的数据清洗主要去除垃圾评论、去除HTML标签、去除表情符号等。

4.根据权利要求1所述的一种电商评论标签分类方法，其特征在于：所述特征提取的方法包括词袋模型和TF-IDF。

5.根据权利要求1所述的一种电商评论标签分类方法，其特征在于：所述S3步骤训练...

【技术特征摘要】

1.一种电商评论标签分类方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种电商评论标签分类方法，其特征在于：所述s1步骤中采集评论数据可采用爬虫或api的方式收集电商商品的用户评论数据。

3.根据权利要求1所述的一种电商评论标签分类方法，其特征在于：所述s3.1步骤中的数据预处理中的数据清洗主要去除垃...

【专利技术属性】
技术研发人员：童红兵，常志东，刘谦，
申请(专利权)人：新迈尔北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：