| 在线医药电商评论情感分析：基于XGBoost集成加权词向量和大语言模型的情感识别模型 |
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| 引用本文： | 田梦影,时维.在线医药电商评论情感分析：基于XGBoost集成加权词向量和大语言模型的情感识别模型[J].科技和产业,2024,24(9):128-135. |
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| 作者姓名： | 田梦影 时维 |
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| 作者单位： | 北京外国语大学国际商学院，北京 100089;西交利物浦大学智能工程学院，江苏 苏州 215028 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 在线医药电商 LLM（大语言模型） XGBoost（极限梯度提升树）算法 情感指数 情感识别 |
Reviews Sentiment Analysis of Online Pharmaceutical E-commerce:Sentiment Recognition Model Based on XGBoost Integrated Weighted Word Vector and Large Language Model |
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