李跃武1梁凯2（北京科技大学材料科学与工程学院，北京，100083）摘要：通过LSTM模型和Word2Vec对数据进行预处理以及量化评论，可以获得客户对产品偏爱程度的相关信息。建立了视觉监控模型来及时监视客户的评论，通过聚类分析，来确定产品的评分预警点。研究结果发现：对于微波炉产品，评分、评论和帮助等级与产品评论数量有很大的相关性。对于吹风机、婴儿奶嘴、微波炉的评分预警点分别为1、2、2。关键词：LTSM；线性回归；SPSS；聚类分析文本的情感倾向性分析，即针对每一条文本，实现正向、中性和负向的三分类，以识别其情感倾向。以此为基础，去建立视觉监控模型，处理评分评定和评论文字情感倾向性问题。通过
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