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消费者评论是考察消费者情感的重要数据源,对商品评论进行数据挖掘是帮助在线医药电商改善经营的重要途径。立足于在线医药电商的用户评论,基于SO-PMI（情感倾向点互信息）算法构建该领域情感词典,对评论词向量进行情感加权。利用XGBoost（极限梯度提升树）集成词向量和LLM（大语言模型）构建情感识别模型,最后得出评论情感指数,从多个维度展开,分析消费者评论中的情感趋势。实证分析表明,构建的情感识别模型的AUC（曲线下的面积）等验证指标较LLM模型相比有进一步提升,具有一定的应用价值。 相似文献
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