基于文本分类和情感识别的服务类电商满意度研究——以搬家服务为例

基于用户评论数据，本文对电商平台中搬家行业的用户满意度进行了研究。首先，对评论数据进行分词并词频统计，根据高频词汇和专家经验，确定用户关注的5个方面；其次，将评论数据分割成短句，采用细调后的分类模型对短句进行分类、计算情感分值，确保每个短句清晰地反映一个方面的情感；最后，根据各短句的分值计算出评论语句的所属方面和整体情感分值，最终得到用户满意度。该方法不仅有效地解决了评论文本中包含多个方面情感、混淆不清的问题，还采用了目前自然语言处理技术中最领先的方法，得到了更高精度的情感分值。研究发现了搬家行业中各方面存在的问题，并提出了改进的建议和策略，以期为搬家行业的健康发展和有序监管提供思路和借鉴。