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基于语义分析的产品评论挖掘技术研究

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计算机科学与技术研究方向计算机科学与技术研究方向是数据挖掘、信息检索、语义 分析 。情感分析的目标是从文本分析中表现人们对实体及其属性的情感倾向和看法，对此技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者关于商品评论的论文，数据挖掘-4/物流行业应用研究随着信息时代数据的急剧增加，深化物流管理最有效的方法就是引入数据挖掘-4/并充分合理地利用数据-1 。

1、百度指数的特色功能趋势研究独家引入无线数据的PC趋势有2006年6月至今的数据积累，移动趋势显示2011年1月至今的数据 。用户不仅可以查看最近7天和最近30天的单日指数，还可以自定义时间查询 。需求图直接表达了网民的需求 。用户在百度的每一次搜索行为都是主动展示，每一次搜索行为都可能成为消费者消费意愿的表达 。百度指数的需求图谱基于语义挖掘技术，向用户展示关键词隐藏的焦点和消费欲望 。

2、大数据处理_大数据处理 技术大数据技术 ， 也就是从各种类型的数据中快速获取有价值的信息技术 。大数据领域涌现出一大批新的技术成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器 。大数据处理技术的重点一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析和挖掘、大数据呈现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等 。).1.大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获得的各种类型的结构化、半结构化(或弱结构化)和非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的基础 。

3、单凭NLP撑起客服机器人?恐怕你对NLP有什么误解|爱 分析调研 Research |作者李喆·洪军|洪军随着NLP 技术的兴起和google的bert模型的开源，很多新兴企业开始进入客服机器人领域 ， 市场上逐渐出现了大量质量参差不齐的客服机器人 。大多只能完成某个场景的验证，在深入做复杂场景时往往无所适从 。真正有竞争力的产品很少 。很多企业把NLP炒作成噱头，但真正经得起考验的很少 。

【基于语义分析的产品评论挖掘技术研究】事实上，规则库、深度学习和NLP 技术在客服机器人的实际应用中各有优势 。规则库适用于一些常见的提问场景，通过关键词匹配和快速搜索，可以快速准确地回答问题 。深度学习适用于一些广义的意图问题，基于对上下文的理解语义，可以更好的服务客户 。知识图谱适用于一些规律性的问题 ， 比如实体属性的问答 。

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