评论文本处理
评论文本处理
评论文本处理是自然语言处理（NLP）领域的一个重要应用，它可以帮助我们理解和分析消费者对产品或服务的看法和态度。下面是一些常见的评论文本处理步骤和技术：
文本预处理 文本去重：
去除重复的评论内容，避免对分析结果产生影响。
分词：将文本分割成单独的词汇或短语。
词性标注：标注每个词的词性，帮助理解句子结构。
关键词提取：提取文本中的关键词，突出重要内容。
情感分析
使用情感分析模型，如mT5模型，对评论文本进行情感倾向分析。
结合上下文信息，使用图注意力网络（GAT）等模型捕捉评论中的情感变化。
观点信息处理
利用句法依存树和注意力机制对评论文本进行观点信息的提取。
通过注意力正则化项分离重叠的观点特征，提高观点分类效果。
文本表达性修正
基于电商对象真实表达意图的角度进行文本表达性修正处理。
文本挖掘