基于深度學(xué)習(xí)的天貓國貨彩妝評論情感分析：洞察消費(fèi)者心聲與市場趨勢一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景近年來，隨著國潮文化的興起以及消費(fèi)者民族認(rèn)同感的增強(qiáng)，國貨彩妝在國內(nèi)市場迅速崛起。據(jù)《妝有引力：彩妝新大陸航海圖?2024巨量引擎彩妝行業(yè)白皮書》顯示，68%的受訪者計(jì)劃在未來一年增加彩妝消費(fèi)，41%的受訪者認(rèn)為國貨彩妝的質(zhì)量已與國際品牌持平，23%的人甚至認(rèn)為國內(nèi)品牌在品質(zhì)上超越了國外大牌。在銷售渠道方面，內(nèi)容電商成為國貨彩妝品牌競爭的新戰(zhàn)場，2024年初至11月份，前20名銷售額最高的彩妝品牌中，中國品牌占據(jù)了15席，零售額同比增長了48%。天貓作為國內(nèi)知名的電商平臺，為國貨彩妝品牌提供了廣闊的銷售渠道和發(fā)展空間。在天貓平臺上，國貨彩妝品牌如珀萊雅、彩棠、毛戈平等表現(xiàn)出色，不僅銷售額持續(xù)增長，品牌知名度和市場份額也不斷提升。消費(fèi)者在購買國貨彩妝后，會在天貓平臺上留下大量的評論，這些評論包含了消費(fèi)者對產(chǎn)品的使用體驗(yàn)、質(zhì)量評價(jià)、品牌印象等多方面的信息，是國貨彩妝品牌了解消費(fèi)者需求和市場反饋的重要數(shù)據(jù)來源。然而，隨著消費(fèi)者評論數(shù)據(jù)的不斷增長，如何高效、準(zhǔn)確地分析這些數(shù)據(jù)，從中提取有價(jià)值的信息，成為國貨彩妝品牌面臨的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工分析方法不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且主觀性強(qiáng)，難以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求?；谏疃葘W(xué)習(xí)的情感分析技術(shù)，能夠自動(dòng)對文本進(jìn)行情感傾向判斷，快速準(zhǔn)確地挖掘消費(fèi)者的情感信息，為品牌提供決策支持。因此，開展基于深度學(xué)習(xí)的情感分析研究，對于國貨彩妝品牌在天貓平臺的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.1.2研究意義本研究通過對天貓國貨彩妝評論進(jìn)行基于深度學(xué)習(xí)的情感分析，旨在為國貨彩妝品牌提供有價(jià)值的市場洞察和決策依據(jù)，同時(shí)也為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。對于國貨彩妝品牌而言，深入了解消費(fèi)者的情感傾向和需求是提升品牌競爭力的關(guān)鍵。通過情感分析，品牌可以：精準(zhǔn)把握消費(fèi)者需求：從大量的評論數(shù)據(jù)中挖掘出消費(fèi)者對產(chǎn)品的具體需求和期望，如對產(chǎn)品功效、質(zhì)地、包裝等方面的偏好，從而有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)和改進(jìn)。及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題：快速識別出消費(fèi)者對產(chǎn)品的負(fù)面評價(jià)和不滿之處，及時(shí)采取措施解決問題，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，增強(qiáng)消費(fèi)者的滿意度和忠誠度。優(yōu)化品牌營銷策略：根據(jù)消費(fèi)者的情感分析結(jié)果，了解消費(fèi)者對品牌的認(rèn)知和態(tài)度，制定更加精準(zhǔn)的品牌推廣和營銷策略，提升品牌形象和市場影響力。在學(xué)術(shù)研究方面，本研究具有一定的理論和實(shí)踐價(jià)值。在理論上，有助于豐富和完善基于深度學(xué)習(xí)的情感分析方法在電商評論領(lǐng)域的應(yīng)用研究，探索適合國貨彩妝評論特點(diǎn)的情感分析模型，為自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)研究提供新的思路和方法。在實(shí)踐中，研究成果可以為其他電商行業(yè)的情感分析研究提供參考和借鑒，推動(dòng)情感分析技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀情感分析作為自然語言處理領(lǐng)域的重要研究方向，近年來在國內(nèi)外都取得了顯著的進(jìn)展。其旨在通過計(jì)算機(jī)技術(shù)對文本中所表達(dá)的情感進(jìn)行自動(dòng)分析和識別，應(yīng)用范圍涵蓋社交媒體分析、輿情監(jiān)測、產(chǎn)品評價(jià)等多個(gè)領(lǐng)域。在國外，情感分析的研究起步較早，涉及的領(lǐng)域廣泛，不僅局限于文本分析，還包括語音和圖像等多種形式的情感識別。研究人員在情感分析算法方面投入了大量精力，取得了一系列成果。特別是基于深度學(xué)習(xí)的情感分析算法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，在國外得到了廣泛應(yīng)用，并取得了較好的效果。比如，Kim在2014年提出利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類，在情感分析任務(wù)中取得了不錯(cuò)的成績。此外，隨著情感分析技術(shù)的廣泛應(yīng)用，相關(guān)的隱私和安全問題也受到了越來越多的關(guān)注，如何在保護(hù)用戶隱私的前提下進(jìn)行有效的情感分析，成為研究的重點(diǎn)之一。國內(nèi)的情感分析研究主要集中在情感詞典的建立和情感分類模型的研究上。情感詞典的構(gòu)建通過人工標(biāo)注和自動(dòng)挖掘等方式實(shí)現(xiàn)，為情感分析提供了基礎(chǔ)支持。在情感分類模型方面，常見的算法包括支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯和深度學(xué)習(xí)等。目前，國內(nèi)情感分析技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也十分廣泛，涵蓋社交媒體、電子商務(wù)、醫(yī)療健康、金融、政治等多個(gè)領(lǐng)域。然而，由于中文語言的復(fù)雜性和多義性，中文情感分析仍面臨諸多挑戰(zhàn)，技術(shù)成熟度還有待進(jìn)一步提高。在電商評論情感分析方面，國內(nèi)外學(xué)者也進(jìn)行了大量研究。電子商務(wù)的迅速發(fā)展使得電商平臺上積累了海量的用戶評論數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著消費(fèi)者對產(chǎn)品和服務(wù)的豐富情感信息，對商家和平臺具有重要的價(jià)值。通過情感分析，商家可以了解消費(fèi)者的滿意度、產(chǎn)品的缺點(diǎn)以及改進(jìn)的方向，從而優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)；平臺則可以利用這些信息為用戶提供更精準(zhǔn)的推薦，提升用戶體驗(yàn)。一些研究嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)，如LSTM、GRU等，對電商評論進(jìn)行情感分析，取得了一定的成果，但在處理復(fù)雜語義和隱含情感方面仍存在不足。同時(shí)，針對特定行業(yè)或產(chǎn)品的電商評論情感分析研究還相對較少，尤其是對于國貨彩妝這一具有獨(dú)特市場特點(diǎn)和文化背景的領(lǐng)域，相關(guān)研究更為匱乏。盡管目前情感分析技術(shù)在電商評論領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有研究在處理復(fù)雜語義和隱含情感方面的能力有待提高，難以準(zhǔn)確把握消費(fèi)者評論中的深層情感含義；另一方面，針對特定行業(yè)或產(chǎn)品的情感分析研究還不夠深入，缺乏對行業(yè)特點(diǎn)和產(chǎn)品特性的充分考慮。因此，本研究將聚焦于天貓國貨彩妝評論，深入探索適合該領(lǐng)域的情感分析方法，以期為國貨彩妝品牌提供更有針對性、更準(zhǔn)確的市場洞察和決策支持。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法數(shù)據(jù)收集：通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從天貓平臺收集國貨彩妝產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)。設(shè)定明確的篩選標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的相關(guān)性和質(zhì)量，例如限定評論時(shí)間范圍、產(chǎn)品類別等，以獲取具有代表性的評論數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供充足的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)算法運(yùn)用：采用多種深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，對收集到的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。這些模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的語義和上下文信息，從而對評論的情感傾向進(jìn)行分類，判斷其是正面、負(fù)面還是中性。同時(shí)，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，如Word2Vec或GloVe，將文本中的詞語轉(zhuǎn)換為向量表示，使模型能夠更好地理解文本的語義，提高情感分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)分析：運(yùn)用Python等編程語言和相關(guān)的數(shù)據(jù)處理庫，對模型的分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和可視化處理。通過計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評估指標(biāo)，對不同模型的性能進(jìn)行量化評估，對比分析各個(gè)模型在國貨彩妝評論情感分析中的表現(xiàn)，找出最適合該領(lǐng)域的模型。同時(shí)，利用數(shù)據(jù)可視化工具，如Matplotlib、Seaborn等，將分析結(jié)果以圖表的形式展示出來，直觀地呈現(xiàn)消費(fèi)者對國貨彩妝品牌的情感分布、關(guān)注焦點(diǎn)等信息，為國貨彩妝品牌提供清晰、易懂的市場洞察。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)特定研究對象：本研究聚焦于天貓國貨彩妝評論這一特定領(lǐng)域，具有明確的針對性。國貨彩妝市場近年來發(fā)展迅速，具有獨(dú)特的市場特點(diǎn)和文化背景，然而目前針對該領(lǐng)域的情感分析研究相對較少。通過深入分析天貓平臺上的國貨彩妝評論，能夠?yàn)閲洸蕣y品牌提供更加精準(zhǔn)、貼合實(shí)際的市場反饋和決策依據(jù)，填補(bǔ)了該領(lǐng)域在情感分析研究方面的部分空白。多模型結(jié)合提升準(zhǔn)確性：綜合運(yùn)用多種深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行情感分析，并通過對比不同模型的性能，選擇最優(yōu)模型或融合多個(gè)模型的優(yōu)勢，以提高情感分析的準(zhǔn)確性。這種多模型結(jié)合的方法充分利用了不同模型的特點(diǎn)，能夠更全面地捕捉文本中的情感信息，有效解決單一模型在處理復(fù)雜語義和隱含情感時(shí)的局限性，為電商評論情感分析提供了一種新的研究思路和方法。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.1情感分析概述2.1.1情感分析的定義與任務(wù)情感分析，又被稱為意見挖掘或情感挖掘，是自然語言處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要任務(wù)，旨在通過計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)識別和提取文本中所表達(dá)的情感傾向、觀點(diǎn)和態(tài)度。它能夠?qū)⑽谋緝?nèi)容分類為正面、負(fù)面或中性，從而幫助人們快速了解文本背后的情感信息。例如，在社交媒體平臺上，通過情感分析可以判斷用戶對某一事件或品牌的看法是積極、消極還是中立；在電商評論中，能夠分析出消費(fèi)者對產(chǎn)品的滿意程度和意見反饋。情感分析的主要任務(wù)包括以下幾個(gè)方面：情感分類：這是情感分析中最基本的任務(wù)，即將文本劃分為不同的情感類別，常見的分類方式為正面、負(fù)面和中性。正面情感表示文本表達(dá)了積極、肯定的態(tài)度，如“這款口紅顏色很顯白，質(zhì)地也很滋潤，我非常喜歡”；負(fù)面情感則體現(xiàn)出消極、否定的態(tài)度，例如“這個(gè)眼影飛粉嚴(yán)重，上色度也不好，太失望了”；中性情感表示文本沒有明顯的情感傾向，只是客觀陳述事實(shí)，像“該產(chǎn)品包裝簡潔大方”。隨著研究的深入，情感分類也逐漸細(xì)化，出現(xiàn)了多分類的情況，如將情感分為非常正面、正面、中性、負(fù)面、非常負(fù)面等，以更精確地反映情感強(qiáng)度的差異。情感強(qiáng)度分析：除了判斷情感的極性（正面、負(fù)面或中性），情感強(qiáng)度分析旨在評估情感的強(qiáng)烈程度。它能夠量化文本中情感的激烈程度，例如“超級喜歡”和“喜歡”雖然都表達(dá)了正面情感，但“超級喜歡”的情感強(qiáng)度更高。通過情感強(qiáng)度分析，可以更深入地了解消費(fèi)者的情感狀態(tài)，為商家提供更有價(jià)值的信息。比如，在分析用戶對某款彩妝產(chǎn)品的評價(jià)時(shí)，了解到大部分負(fù)面評價(jià)的情感強(qiáng)度較高，說明產(chǎn)品存在的問題較為嚴(yán)重，需要商家重點(diǎn)關(guān)注并加以改進(jìn)。情感目標(biāo)抽?。呵楦心繕?biāo)抽取是指從文本中識別出情感所針對的具體對象或?qū)嶓w。在電商評論中，情感目標(biāo)可能是產(chǎn)品的某個(gè)屬性，如“這款粉底液的遮瑕效果很好，但持久度不行”，這里的“遮瑕效果”和“持久度”就是情感目標(biāo)。準(zhǔn)確抽取情感目標(biāo)，有助于商家了解消費(fèi)者對產(chǎn)品各個(gè)方面的評價(jià)，從而有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化和改進(jìn)。例如，若發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對某款口紅的顏色普遍給予正面評價(jià)，但對其氣味多有負(fù)面反饋，那么商家在后續(xù)產(chǎn)品研發(fā)中可以著重改進(jìn)氣味方面，以提升產(chǎn)品的整體滿意度。情感搭配識別：情感搭配識別主要是找出文本中表達(dá)情感的詞語組合，這些組合往往能夠更準(zhǔn)確地傳達(dá)情感傾向。例如，“非常滿意”“極其糟糕”等，通過識別這些情感搭配，可以提高情感分析的準(zhǔn)確性。在國貨彩妝評論中，像“絕絕子”“踩大雷”等網(wǎng)絡(luò)流行的情感搭配詞匯，能夠鮮明地表達(dá)消費(fèi)者的情感態(tài)度，準(zhǔn)確識別這些搭配對于情感分析至關(guān)重要。2.1.2情感分析在電商領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值在電商行業(yè)蓬勃發(fā)展的今天，海量的用戶評論數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，而情感分析技術(shù)作為挖掘這些價(jià)值的有力工具，在電商領(lǐng)域發(fā)揮著多方面的重要作用。幫助商家了解消費(fèi)者需求：消費(fèi)者在電商平臺上留下的評論是他們對產(chǎn)品最真實(shí)的反饋，通過情感分析，商家能夠深入了解消費(fèi)者的需求和期望。例如，通過對天貓國貨彩妝評論的情感分析，商家可以發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對于彩妝產(chǎn)品的顏色、質(zhì)地、持久度等方面的關(guān)注度較高，并且了解到不同消費(fèi)者群體對這些屬性的偏好差異。如年輕消費(fèi)者可能更注重產(chǎn)品的時(shí)尚色彩和個(gè)性化包裝，而成熟消費(fèi)者則更關(guān)注產(chǎn)品的品質(zhì)和實(shí)用性。這些信息有助于商家精準(zhǔn)把握市場需求，研發(fā)出更符合消費(fèi)者口味的產(chǎn)品。優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)：情感分析能夠幫助商家及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品存在的問題和不足之處。當(dāng)商家從評論中識別出大量負(fù)面情感，且這些負(fù)面情感集中在產(chǎn)品的某個(gè)或某些屬性上時(shí)，就可以明確產(chǎn)品需要改進(jìn)的方向。比如，若很多消費(fèi)者反饋某款腮紅的顯色度不夠，商家就可以針對這一問題進(jìn)行產(chǎn)品配方的調(diào)整或改進(jìn)生產(chǎn)工藝，以提升產(chǎn)品質(zhì)量。同時(shí)，情感分析還可以應(yīng)用于商家對服務(wù)質(zhì)量的評估，通過分析消費(fèi)者對物流速度、售后服務(wù)等方面的評價(jià)，找出服務(wù)環(huán)節(jié)中的薄弱點(diǎn)，進(jìn)而優(yōu)化服務(wù)流程，提高客戶滿意度。制定營銷策略：基于情感分析結(jié)果，商家可以制定更具針對性的營銷策略。對于那些消費(fèi)者評價(jià)較好、情感傾向?yàn)檎娴漠a(chǎn)品，商家可以加大推廣力度，突出產(chǎn)品的優(yōu)勢和特點(diǎn)，吸引更多潛在客戶。例如，若某款國貨眼影在評論中獲得了眾多消費(fèi)者的好評，商家可以利用這些正面評價(jià)進(jìn)行宣傳推廣，如在產(chǎn)品詳情頁展示用戶的好評截圖，邀請美妝博主進(jìn)行推薦等，以提高產(chǎn)品的知名度和銷量。相反，對于負(fù)面評價(jià)較多的產(chǎn)品，商家可以暫時(shí)減少推廣投入，集中精力改進(jìn)產(chǎn)品后再重新推向市場。此外，情感分析還可以幫助商家了解消費(fèi)者對不同營銷活動(dòng)的反應(yīng)，從而優(yōu)化營銷活動(dòng)的策劃和執(zhí)行，提高營銷效果。提升品牌競爭力：通過持續(xù)關(guān)注消費(fèi)者的情感反饋，商家能夠及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)策略，滿足消費(fèi)者的需求，從而增強(qiáng)消費(fèi)者對品牌的好感度和忠誠度，提升品牌的市場競爭力。在競爭激烈的國貨彩妝市場中，品牌形象的塑造至關(guān)重要。當(dāng)消費(fèi)者在評論中感受到品牌對他們的關(guān)注和重視，并且看到品牌能夠積極改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)時(shí)，他們更有可能成為品牌的忠實(shí)粉絲，并向他人推薦該品牌。例如，花西子通過對用戶評論的情感分析，不斷優(yōu)化產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)，使其更具東方美學(xué)特色，深受消費(fèi)者喜愛，品牌知名度和市場份額不斷提升。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.2深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)2.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，全稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN），是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，旨在模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)特定方面的功能，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。其基本組成單元是神經(jīng)元（Neuron），神經(jīng)元通過接收來自其他神經(jīng)元或外部輸入的信號，對這些信號進(jìn)行處理，并產(chǎn)生輸出信號傳遞給其他神經(jīng)元。單個(gè)神經(jīng)元模型可以用數(shù)學(xué)公式描述為：y=f(\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+b)其中，x_i是輸入信號，w_i是與輸入信號對應(yīng)的權(quán)重，它決定了每個(gè)輸入信號對神經(jīng)元輸出的影響程度；b是偏置（Bias），用于調(diào)整神經(jīng)元的激活閾值；f是激活函數(shù)（ActivationFunction），其作用是為神經(jīng)元引入非線性特性，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。常見的激活函數(shù)包括Sigmoid函數(shù)、ReLU（RectifiedLinearUnit）函數(shù)、Tanh（HyperbolicTangent）函數(shù)等。Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到0到1之間，公式為f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，常應(yīng)用于二分類問題的輸出層；ReLU函數(shù)的表達(dá)式為f(x)=\max(0,x)，在隱藏層中廣泛使用，它能有效解決梯度消失問題，加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度；Tanh函數(shù)把輸入值映射到-1到1之間，公式是f(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}，其輸出均值為0，在一些需要零中心數(shù)據(jù)的場景中表現(xiàn)良好。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)通常由輸入層（InputLayer）、隱藏層（HiddenLayer）和輸出層（OutputLayer）組成。輸入層負(fù)責(zé)接收外部輸入數(shù)據(jù)，并將其傳遞給下一層；隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，由多個(gè)神經(jīng)元組成，它可以對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換和特征提取，隱藏層的數(shù)量和結(jié)構(gòu)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度和表達(dá)能力；輸出層根據(jù)隱藏層的輸出產(chǎn)生最終的預(yù)測結(jié)果，其神經(jīng)元數(shù)量通常與任務(wù)的類別數(shù)或輸出維度相關(guān)。多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron，MLP）是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它包含一個(gè)輸入層、至少一個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層，層與層之間通過全連接的方式相連，即前一層的每個(gè)神經(jīng)元都與下一層的每個(gè)神經(jīng)元連接。在MLP中，數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入，依次經(jīng)過隱藏層的處理，最后在輸出層得到預(yù)測結(jié)果。每一層的神經(jīng)元通過權(quán)重和激活函數(shù)對輸入信號進(jìn)行變換，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整權(quán)重來學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的映射關(guān)系。例如，在一個(gè)簡單的圖像分類任務(wù)中，輸入層接收圖像的像素?cái)?shù)據(jù)，隱藏層對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和抽象，輸出層根據(jù)隱藏層的輸出判斷圖像所屬的類別。通過大量樣本的訓(xùn)練，MLP可以學(xué)習(xí)到不同圖像特征與類別之間的關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)對新圖像的準(zhǔn)確分類。2.2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）原理及在文本處理中的應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是為處理圖像數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的一種深度學(xué)習(xí)模型，在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割等計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了巨大成功。近年來，CNN也逐漸被應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)，包括文本分類、情感分析等。CNN的核心操作是卷積運(yùn)算，通過卷積核（ConvolutionalKernel，也稱為濾波器Filter）在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，對局部區(qū)域進(jìn)行加權(quán)求和，從而提取數(shù)據(jù)的局部特征。在圖像中，卷積核可以捕捉圖像的邊緣、紋理等低級特征，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，逐漸提取更高級、更抽象的特征。例如，一個(gè)3x3的卷積核對圖像進(jìn)行卷積操作時(shí)，會在圖像上以一定的步長（Stride）滑動(dòng)，每次滑動(dòng)時(shí)，卷積核與圖像上對應(yīng)的3x3區(qū)域內(nèi)的像素值進(jìn)行對應(yīng)元素相乘并求和，得到輸出特征圖（FeatureMap）中的一個(gè)像素值。通過使用多個(gè)不同的卷積核，可以同時(shí)提取多種不同的特征。除了卷積層，CNN還包括激活函數(shù)層、池化層（PoolingLayer）和全連接層（FullyConnectedLayer）。激活函數(shù)層為網(wǎng)絡(luò)引入非線性，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力，常用的激活函數(shù)如ReLU函數(shù)前面已介紹。池化層的主要作用是對特征圖進(jìn)行降采樣，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征，提高模型的魯棒性。常見的池化操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化是從池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出，平均池化則是計(jì)算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出。全連接層將經(jīng)過卷積、池化等操作后的特征圖進(jìn)行扁平化處理，并與輸出層進(jìn)行全連接，用于最終的分類或回歸任務(wù)。在文本處理中，將文本看作是由詞向量組成的序列，每個(gè)詞向量可以視為一個(gè)“像素”，從而可以應(yīng)用CNN進(jìn)行特征提取。例如，在情感分析任務(wù)中，首先將文本中的每個(gè)詞轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的詞向量，形成一個(gè)二維矩陣作為CNN的輸入。卷積核在這個(gè)矩陣上滑動(dòng)，提取文本中的局部特征，這些特征可能是一些關(guān)鍵詞組合或短語所表達(dá)的語義信息。通過池化層對提取到的特征進(jìn)行篩選和壓縮，保留最重要的特征，最后通過全連接層和分類器（如Softmax分類器）對文本的情感傾向進(jìn)行分類。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，CNN在文本處理中的優(yōu)勢在于其局部感知和權(quán)值共享的特性。局部感知使得CNN能夠關(guān)注文本中的局部上下文信息，捕捉到文本中緊密相連的詞匯之間的語義關(guān)系；權(quán)值共享則大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了訓(xùn)練效率，同時(shí)也有助于防止過擬合，使模型具有更好的泛化能力。2.2.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種專門為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在自然語言處理、語音識別、時(shí)間序列預(yù)測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有時(shí)間遞歸的結(jié)構(gòu)，它能夠利用先前時(shí)間步的信息來處理當(dāng)前時(shí)間步的輸入，從而對序列中的上下文信息進(jìn)行建模。RNN的基本結(jié)構(gòu)中，每個(gè)時(shí)間步t都接收輸入x_t和前一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_{t-1}，通過一個(gè)非線性函數(shù)f計(jì)算當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_t，公式為：h_t=f(Ux_t+Wh_{t-1})其中，U是輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣，W是隱藏層到隱藏層的權(quán)重矩陣。隱藏狀態(tài)h_t不僅包含了當(dāng)前輸入x_t的信息，還融合了之前時(shí)間步的歷史信息，因此RNN能夠處理具有時(shí)間依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)。例如，在處理文本時(shí)，每個(gè)詞作為一個(gè)時(shí)間步的輸入，RNN可以根據(jù)前面已經(jīng)出現(xiàn)的詞來理解當(dāng)前詞的語義，從而更好地捕捉文本的上下文信息。然而，RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)存在嚴(yán)重的局限性，即長期依賴問題（Long-TermDependencyProblem）。隨著序列長度的增加，RNN在傳遞信息時(shí)會出現(xiàn)梯度消失（GradientVanishing）或梯度爆炸（GradientExploding）的問題，導(dǎo)致模型難以學(xué)習(xí)到序列中相隔較遠(yuǎn)的信息之間的依賴關(guān)系。為了解決這個(gè)問題，長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）應(yīng)運(yùn)而生。LSTM是一種特殊的RNN，它通過引入門控機(jī)制（GatingMechanisms）來有效地處理長期依賴問題。LSTM單元主要由一個(gè)記憶單元（MemoryCell）和三個(gè)門組成：輸入門（InputGate）、遺忘門（ForgetGate）和輸出門（OutputGate）。記憶單元就像一個(gè)“傳送帶”，可以在序列處理過程中長時(shí)間保存和傳遞信息。遺忘門決定從記憶單元中丟棄哪些舊信息，它通過一個(gè)Sigmoid層實(shí)現(xiàn)，輸出一個(gè)介于0到1之間的值，0表示完全丟棄，1表示完全保留；輸入門決定將哪些新信息添加到記憶單元中，它由一個(gè)Sigmoid層和一個(gè)Tanh層組成，Sigmoid層控制新信息的輸入比例，Tanh層生成新的候選信息；輸出門決定記憶單元中的哪些信息將被輸出用于當(dāng)前時(shí)間步的計(jì)算和下一個(gè)時(shí)間步的輸入，同樣由一個(gè)Sigmoid層和一個(gè)Tanh層組成，Sigmoid層確定輸出的比例，Tanh層對記憶單元的狀態(tài)進(jìn)行處理后與Sigmoid層的輸出相乘得到最終輸出。具體計(jì)算過程如下：遺忘門：f_t=\sigma(W_f\cdot[h_{t-1},x_t]+b_f)輸入門：i_t=\sigma(W_i\cdot[h_{t-1},x_t]+b_i)候選記憶單元：\tilde{C}_t=\tanh(W_c\cdot[h_{t-1},x_t]+b_c)更新記憶單元：C_t=f_t\odotC_{t-1}+i_t\odot\tilde{C}_t輸出門：o_t=\sigma(W_o\cdot[h_{t-1},x_t]+b_o)當(dāng)前隱藏狀態(tài)：h_t=o_t\odot\tanh(C_t)其中，\sigma是Sigmoid函數(shù)，W_f,W_i,W_c,W_o分別是遺忘門、輸入門、候選記憶單元和輸出門的權(quán)重矩陣，b_f,b_i,b_c,b_o是對應(yīng)的偏置項(xiàng)，\odot表示逐元素相乘。通過這種門控機(jī)制，LSTM能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的需求，選擇性地保留或遺忘記憶單元中的信息，從而有效地捕捉序列中的長期依賴關(guān)系，在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，在情感分析任務(wù)中能夠更好地理解文本中復(fù)雜的語義和情感表達(dá)。2.2.4注意力機(jī)制在情感分析中的作用注意力機(jī)制（AttentionMechanism）最初源于人類視覺系統(tǒng)的注意力模型，當(dāng)人類觀察一個(gè)場景時(shí)，不會同等地關(guān)注場景中的所有部分，而是會將注意力集中在某些關(guān)鍵區(qū)域，以獲取最重要的信息。注意力機(jī)制引入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域后，旨在使模型在處理數(shù)據(jù)時(shí)能夠自動(dòng)聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵部分，而不是對所有信息一視同仁，從而提高模型對重要信息的捕捉能力和處理效率。在情感分析中，文本通常包含豐富的信息，但并非所有信息都對情感判斷具有同等的重要性。例如，在一條天貓國貨彩妝評論“這款口紅顏色超級好看，很顯白，但是包裝有點(diǎn)廉價(jià)感”中，對于判斷這條評論的情感傾向，“顏色超級好看，很顯白”和“包裝有點(diǎn)廉價(jià)感”的重要程度是不同的，前者表達(dá)了正面情感，后者表達(dá)了負(fù)面情感。注意力機(jī)制可以幫助情感分析模型自動(dòng)識別出這些關(guān)鍵信息，并賦予它們更高的權(quán)重，從而更準(zhǔn)確地判斷文本的情感傾向。具體來說，注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列中每個(gè)元素與當(dāng)前任務(wù)（如情感分類）的關(guān)聯(lián)程度，生成一個(gè)注意力分布（AttentionDistribution），這個(gè)分布表示了模型對每個(gè)元素的關(guān)注程度。在基于注意力機(jī)制的情感分析模型中，首先將文本轉(zhuǎn)換為詞向量序列作為輸入，然后通過注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)詞向量的注意力權(quán)重。例如，可以使用點(diǎn)積注意力（Dot-ProductAttention）方法，計(jì)算當(dāng)前隱藏狀態(tài)與每個(gè)詞向量的點(diǎn)積，然后通過Softmax函數(shù)將結(jié)果轉(zhuǎn)換為概率分布，得到每個(gè)詞向量的注意力權(quán)重。公式如下：e_{ij}=h_i^T\cdoth_j\alpha_{ij}=\frac{\exp(e_{ij})}{\sum_{k=1}^{n}\exp(e_{ik})}其中，h_i是當(dāng)前隱藏狀態(tài)，h_j是第j個(gè)詞向量，e_{ij}表示當(dāng)前隱藏狀態(tài)與第j個(gè)詞向量的關(guān)聯(lián)程度，\alpha_{ij}是第j個(gè)詞向量的注意力權(quán)重，n是詞向量的總數(shù)。最后，根據(jù)注意力權(quán)重對詞向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到一個(gè)包含關(guān)鍵信息的上下文向量（ContextVector），這個(gè)上下文向量作為模型后續(xù)處理的輸入，用于情感分類等任務(wù)。通過這種方式，注意力機(jī)制使得模型能夠聚焦于文本中的關(guān)鍵情感表達(dá)部分，忽略一些無關(guān)緊要的信息，從而提升情感分析的準(zhǔn)確性和魯棒性，尤其在處理長文本或語義復(fù)雜的文本時(shí)，注意力機(jī)制的優(yōu)勢更加明顯。三、天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)采集3.1.1數(shù)據(jù)采集方法本研究采用Python爬蟲技術(shù)從天貓平臺采集國貨彩妝評論數(shù)據(jù)。Python作為一種高級編程語言，擁有豐富的第三方庫，為數(shù)據(jù)采集提供了便利。在爬蟲過程中，主要使用了requests庫和BeautifulSoup庫。requests庫用于發(fā)送HTTP請求，獲取網(wǎng)頁內(nèi)容，它提供了簡潔易用的接口，能夠方便地模擬瀏覽器行為，與服務(wù)器進(jìn)行交互。BeautifulSoup庫則用于解析HTML和XML文檔，它可以將復(fù)雜的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為易于操作的對象，通過查找和提取特定的標(biāo)簽和屬性，精準(zhǔn)地定位和獲取所需的數(shù)據(jù)。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：分析網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)：在開始采集數(shù)據(jù)之前，首先需要對天貓國貨彩妝商品頁面和評論頁面的HTML結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析。通過瀏覽器的開發(fā)者工具（如Chrome瀏覽器的F12快捷鍵），可以查看網(wǎng)頁的源代碼，了解評論數(shù)據(jù)在HTML頁面中的具體位置和標(biāo)簽結(jié)構(gòu)。例如，發(fā)現(xiàn)評論內(nèi)容通常位于<div>標(biāo)簽下，具有特定的類名，如"rate-content"；用戶昵稱在<span>標(biāo)簽中，類名為"displayUserNick"等。掌握這些結(jié)構(gòu)信息，為后續(xù)編寫爬蟲代碼提供了關(guān)鍵依據(jù)。發(fā)送請求獲取網(wǎng)頁內(nèi)容：利用requests庫的get方法向天貓平臺發(fā)送HTTPGET請求。在請求頭中，設(shè)置User-Agent字段，模擬真實(shí)瀏覽器的訪問行為，避免被平臺反爬蟲機(jī)制限制。例如：importrequestsurl="/item.htm?id=商品ID"headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/91.0.4472.124Safari/537.36"}response=requests.get(url,headers=headers)ifresponse.status_code==200:html_content=response.textelse:print(f"請求失敗，狀態(tài)碼:{response.status_code}")解析網(wǎng)頁內(nèi)容提取評論數(shù)據(jù)：將獲取到的網(wǎng)頁內(nèi)容傳遞給BeautifulSoup庫進(jìn)行解析。通過BeautifulSoup的find_all方法，根據(jù)之前分析得到的HTML標(biāo)簽和類名，查找并提取評論數(shù)據(jù)。例如，提取所有評論內(nèi)容的代碼如下：frombs4importBeautifulSoupsoup=BeautifulSoup(html_content,'lxml')comment_elements=soup.find_all('div',class_='rate-content')comments=[]forelementincomment_elements:comment=element.get_text().strip()comments.append(comment)翻頁處理：由于天貓平臺的商品評論通常分多頁展示，為了獲取完整的評論數(shù)據(jù)，需要實(shí)現(xiàn)翻頁功能。通過分析網(wǎng)頁URL的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)評論頁面的URL中包含當(dāng)前頁碼參數(shù)，如/list_detail_rate.htm?itemId=商品ID&spuId=SPU_ID&sellerId=賣家ID&order=1¤tPage=1，其中currentPage參數(shù)表示當(dāng)前頁碼。在代碼中，通過循環(huán)改變currentPage參數(shù)的值，依次發(fā)送請求獲取每一頁的評論數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對多頁評論的采集。例如：forpageinrange(1,總頁數(shù)+1):page_url=f"/list_detail_rate.htm?itemId=商品ID&spuId=SPU_ID&sellerId=賣家ID&order=1¤tPage={page}"page_response=requests.get(page_url,headers=headers)ifpage_response.status_code==200:page_html_content=page_response.textpage_soup=BeautifulSoup(page_html_content,'lxml')page_comment_elements=page_soup.find_all('div',class_='rate-content')forelementinpage_comment_elements:comment=element.get_text().strip()comments.append(comment)else:print(f"第{page}頁請求失敗，狀態(tài)碼:{page_response.status_code}")3.1.2數(shù)據(jù)來源與范圍確定數(shù)據(jù)來源：本研究的數(shù)據(jù)來源于天貓平臺，天貓作為中國領(lǐng)先的綜合性電商平臺，擁有龐大的用戶群體和豐富的商品資源。在國貨彩妝領(lǐng)域，眾多知名國貨彩妝品牌紛紛入駐天貓，如珀萊雅、彩棠、花西子、完美日記、橘朵等，這些品牌在天貓平臺上積累了大量的用戶評論數(shù)據(jù)，為本次研究提供了充足的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。品牌選擇：為了確保研究的代表性和針對性，選取了天貓平臺上銷量較高、口碑較好的熱門國貨彩妝品牌作為研究對象。通過天貓平臺的搜索功能和銷售排行榜，篩選出了在口紅、眼影、粉底液、腮紅等多個(gè)彩妝品類中具有較高市場份額和知名度的品牌。這些品牌涵蓋了不同的定位和風(fēng)格，既有面向年輕消費(fèi)者的時(shí)尚潮流品牌，也有注重品質(zhì)和功效的中高端品牌，能夠全面反映國貨彩妝市場的現(xiàn)狀和消費(fèi)者的需求。時(shí)間范圍確定：考慮到市場動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者需求的變化，選擇了近一年（2023年11月至2024年10月）的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。這一時(shí)間范圍既能反映當(dāng)前國貨彩妝市場的最新情況，又能保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性和可靠性。在這一年中，國貨彩妝市場經(jīng)歷了產(chǎn)品創(chuàng)新、品牌推廣等一系列發(fā)展，消費(fèi)者的購買行為和評價(jià)也受到多種因素的影響，通過分析這一時(shí)期的評論數(shù)據(jù)，可以更好地了解市場的變化趨勢和消費(fèi)者的情感傾向。產(chǎn)品范圍確定：針對每個(gè)選定的國貨彩妝品牌，采集其旗下熱門產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù)。熱門產(chǎn)品通常是品牌的核心產(chǎn)品，具有較高的銷量和關(guān)注度，消費(fèi)者的評論更為豐富和多樣化。在確定熱門產(chǎn)品時(shí)，參考了天貓平臺的產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、用戶評價(jià)數(shù)量以及品牌官方推薦等因素。例如，對于口紅品類，選擇了品牌銷量排名前5的產(chǎn)品；對于眼影品類，選取了用戶評價(jià)較多且口碑較好的3-4款產(chǎn)品。通過對這些熱門產(chǎn)品評論的分析，可以深入了解消費(fèi)者對國貨彩妝產(chǎn)品各個(gè)方面的評價(jià)和需求。三、天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)行情感分析之前，需要對采集到的天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲和冗余信息，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析奠定良好的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、中文分詞和停用詞處理等步驟。3.2.1數(shù)據(jù)清洗采集到的原始評論數(shù)據(jù)中可能包含重復(fù)評論、無效評論以及特殊字符等噪聲數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會影響情感分析的準(zhǔn)確性和效率，因此需要進(jìn)行清洗處理。去除重復(fù)評論：重復(fù)評論是指內(nèi)容完全相同的評論，它們可能是由于用戶誤操作或其他原因?qū)е碌摹Ｖ貜?fù)評論不僅占用存儲空間，還會對數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生偏差。利用Python中的pandas庫來識別和去除重復(fù)評論。pandas庫的drop_duplicates函數(shù)可以方便地實(shí)現(xiàn)這一功能，通過指定需要檢查重復(fù)的列（在本研究中為評論內(nèi)容列），該函數(shù)會自動(dòng)識別并刪除重復(fù)的行，只保留唯一的評論數(shù)據(jù)。例如：importpandasaspd#假設(shè)data是包含評論數(shù)據(jù)的DataFrame對象，'comment'是評論內(nèi)容列的列名data=pd.read_csv('天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù).csv')unique_data=data.drop_duplicates(subset=['comment'],keep='first')刪除無效評論：無效評論通常是指那些無法提供有效信息的評論，如評論內(nèi)容為空、評論長度過短（例如少于5個(gè)字）或者評論內(nèi)容為純數(shù)字、純符號等。這些評論對于情感分析沒有實(shí)際意義，需要將其刪除。同樣使用pandas庫進(jìn)行處理，通過條件判斷篩選出有效評論。例如，刪除評論內(nèi)容為空的評論可以使用以下代碼：valid_data=unique_data[unique_data['comment'].str.strip()!='']對于評論長度過短的情況，可以通過計(jì)算評論字符串的長度來篩選，假設(shè)設(shè)定有效評論長度至少為5個(gè)字：valid_data=valid_data[valid_data['comment'].str.len()>=5]清除特殊字符：原始評論數(shù)據(jù)中可能包含各種特殊字符，如HTML標(biāo)簽、表情符號、標(biāo)點(diǎn)符號等。這些特殊字符會干擾文本的正常處理，影響模型對文本語義的理解。使用正則表達(dá)式來清除這些特殊字符。例如，利用re庫將HTML標(biāo)簽替換為空字符串，去除表情符號和大部分標(biāo)點(diǎn)符號：importredefclean_text(text):#去除HTML標(biāo)簽text=re.sub(r'<.*?>','',text)#去除表情符號，這里使用一個(gè)簡單的正則表達(dá)式匹配常見的表情符號范圍text=re.sub(r'[\U0001F600-\U0001F64F\U0001F300-\U0001F5FF\U0001F680-\U0001F6FF\U0001F1E0-\U0001F1FF]+','',text)#去除大部分標(biāo)點(diǎn)符號，只保留中文句號、逗號、問號、感嘆號text=re.sub(r'[^\w\s。，？！]','',text)returntextvalid_data['comment']=valid_data['comment'].apply(clean_text)通過以上數(shù)據(jù)清洗步驟，有效提高了評論數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的中文分詞和情感分析提供了更干凈、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2.2中文分詞中文文本與英文文本不同，英文單詞之間以空格分隔，而中文句子是連續(xù)的漢字序列，詞與詞之間沒有明顯的分隔符。因此，在對中文文本進(jìn)行情感分析之前，需要進(jìn)行中文分詞，即將連續(xù)的漢字序列切分成一個(gè)個(gè)單獨(dú)的詞語，以便計(jì)算機(jī)能夠理解文本的語義。本研究采用結(jié)巴分詞（jieba）工具進(jìn)行中文分詞。結(jié)巴分詞是一個(gè)廣泛使用的Python中文分詞組件，具有高效、準(zhǔn)確、易用等特點(diǎn)，支持多種分詞模式，包括精確模式、全模式和搜索引擎模式。其基本原理基于Trie樹結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構(gòu)成的有向無環(huán)圖（DAG）。然后，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑，找出基于詞頻的最大切分組合。對于未登錄詞（即不在詞典中的詞），結(jié)巴分詞采用基于漢字成詞能力的隱馬爾可夫模型（HMM），使用Viterbi算法進(jìn)行預(yù)測分詞。在本研究中，使用結(jié)巴分詞的精確模式對評論數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞。精確模式試圖將句子最精確地切開，適合文本分析任務(wù)，能夠最大程度地保留文本的語義信息。使用方法如下：importjieba#假設(shè)valid_data是經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后的DataFrame對象，'comment'是評論內(nèi)容列的列名valid_data['segmented_comment']=valid_data['comment'].apply(lambdax:list(jieba.cut(x,cut_all=False)))上述代碼中，jieba.cut函數(shù)對每一條評論內(nèi)容進(jìn)行分詞，cut_all=False表示使用精確模式。apply函數(shù)將分詞操作應(yīng)用到valid_data的comment列的每一個(gè)元素上，并將分詞結(jié)果存儲在新的列segmented_comment中，每個(gè)元素是一個(gè)包含分詞結(jié)果的列表。例如，對于評論“這款口紅顏色很顯白，質(zhì)地也很滋潤”，經(jīng)過結(jié)巴分詞精確模式處理后，得到的結(jié)果可能是['這款','口紅','顏色','很','顯白','，','質(zhì)地','也','很','滋潤']。通過中文分詞，將連續(xù)的中文評論轉(zhuǎn)化為離散的詞語序列，為后續(xù)的文本特征提取和情感分析模型訓(xùn)練做好準(zhǔn)備。3.2.3停用詞處理停用詞是指那些在文本中頻繁出現(xiàn)，但對文本的語義理解和情感分析貢獻(xiàn)較小的詞匯，如常見的介詞（“在”“對于”“關(guān)于”等）、連詞（“和”“與”“并且”等）、助詞（“的”“地”“得”“了”等）以及一些語氣詞（“啊”“呀”“呢”等）。這些停用詞在文本中大量存在，如果不進(jìn)行處理，會增加數(shù)據(jù)的維度和計(jì)算量，同時(shí)可能干擾模型對關(guān)鍵情感信息的提取，降低情感分析的準(zhǔn)確性。為了減少停用詞的影響，需要從分詞后的評論數(shù)據(jù)中去除停用詞。首先，構(gòu)建一個(gè)停用詞表，停用詞表可以從公開的停用詞庫中獲取，如哈工大停用詞表、百度停用詞表等，也可以根據(jù)具體的研究領(lǐng)域和需求進(jìn)行自定義擴(kuò)展。然后，遍歷分詞后的評論數(shù)據(jù)，將其中屬于停用詞表中的詞匯刪除。在Python中，可以使用nltk庫（NaturalLanguageToolkit，自然語言工具包）或自定義的方式來處理停用詞。以下是使用自定義方式處理停用詞的示例代碼：#假設(shè)valid_data是經(jīng)過中文分詞后的DataFrame對象，'segmented_comment'是分詞結(jié)果列的列名#讀取停用詞表，假設(shè)停用詞表存儲在stopwords.txt文件中，每行一個(gè)停用詞withopen('stopwords.txt','r',encoding='utf-8')asf:stopwords=f.read().splitlines()valid_data['filtered_comment']=valid_data['segmented_comment'].apply(lambdax:[wordforwordinxifwordnotinstopwords])上述代碼中，首先從stopwords.txt文件中讀取停用詞，并存儲在stopwords列表中。然后，使用apply函數(shù)對valid_data的segmented_comment列的每一個(gè)分詞結(jié)果列表進(jìn)行處理，通過列表推導(dǎo)式，只保留不在停用詞表中的詞語，將處理后的結(jié)果存儲在新的列filtered_comment中。例如，對于分詞后的評論['這款','口紅','顏色','很','顯白','，','質(zhì)地','也','很','滋潤']，如果“很”“也”“，”在停用詞表中，經(jīng)過停用詞處理后，得到的結(jié)果可能是['這款','口紅','顏色','顯白','質(zhì)地','滋潤']。通過停用詞處理，進(jìn)一步精簡了評論數(shù)據(jù)，突出了文本中的關(guān)鍵信息，有助于提高情感分析模型的性能和準(zhǔn)確性。四、基于深度學(xué)習(xí)的情感分析模型構(gòu)建與訓(xùn)練4.1模型選擇與架構(gòu)設(shè)計(jì)4.1.1模型對比與選擇在情感分析領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）以及注意力機(jī)制等深度學(xué)習(xí)模型都展現(xiàn)出了各自獨(dú)特的優(yōu)勢，同時(shí)也存在一定的局限性。本研究對這些模型在天貓國貨彩妝評論情感分析任務(wù)中的表現(xiàn)進(jìn)行了深入對比，以選擇最適合的模型。CNN模型：CNN在處理文本時(shí)，能夠通過卷積核提取文本中的局部特征，具有強(qiáng)大的特征提取能力。其局部感知和權(quán)值共享的特性，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠減少參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，從而提高訓(xùn)練效率。例如，在分析天貓國貨彩妝評論時(shí)，CNN可以快速捕捉到評論中如“顏色好看”“質(zhì)地滋潤”等關(guān)鍵短語所表達(dá)的情感特征。然而，CNN在處理長文本時(shí)，由于其對全局信息的捕捉能力相對較弱，可能會忽略文本中長距離的語義依賴關(guān)系。例如，對于一些較為復(fù)雜的評論，如“這款口紅剛上嘴的時(shí)候感覺還不錯(cuò)，顏色很顯白，但是過了幾個(gè)小時(shí)后就開始拔干，而且沾杯現(xiàn)象也比較嚴(yán)重”，CNN可能難以綜合考慮整個(gè)評論的前后語義，準(zhǔn)確判斷其情感傾向。LSTM模型：LSTM作為一種特殊的RNN，通過引入門控機(jī)制有效地解決了RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)面臨的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠很好地捕捉文本中的長期依賴關(guān)系。在情感分析任務(wù)中，LSTM可以逐詞處理文本，根據(jù)前文的語義信息來理解當(dāng)前詞的情感表達(dá)，從而更準(zhǔn)確地把握文本的整體情感傾向。例如，在分析包含多個(gè)句子的復(fù)雜評論時(shí)，LSTM能夠記住前面句子中提到的產(chǎn)品優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，綜合判斷評論的情感。但是，LSTM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算效率相對較低，訓(xùn)練時(shí)間較長。而且，當(dāng)文本中存在一些與情感表達(dá)密切相關(guān)的局部關(guān)鍵信息時(shí)，LSTM可能無法像CNN那樣突出地提取這些局部特征。注意力機(jī)制模型：注意力機(jī)制能夠使模型在處理文本時(shí)自動(dòng)聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵部分，為不同的信息分配不同的權(quán)重，從而更有效地捕捉文本中的重要情感信息。在天貓國貨彩妝評論中，注意力機(jī)制可以幫助模型關(guān)注到如“絕絕子”“踩大雷”等表達(dá)強(qiáng)烈情感的詞匯，提高情感分析的準(zhǔn)確性。然而，注意力機(jī)制本身通常不能單獨(dú)作為一個(gè)完整的情感分析模型，需要與其他模型（如LSTM、CNN等）結(jié)合使用。而且，注意力機(jī)制的計(jì)算復(fù)雜度會隨著輸入序列長度的增加而增加，在處理超長文本時(shí)可能會面臨計(jì)算資源的挑戰(zhàn)。綜合考慮以上模型的特點(diǎn)和局限性，以及天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)的特點(diǎn)（評論內(nèi)容長短不一，包含豐富的局部關(guān)鍵信息和長距離語義依賴關(guān)系），本研究選擇將CNN和LSTM相結(jié)合，并引入注意力機(jī)制的模型架構(gòu)，以充分發(fā)揮各模型的優(yōu)勢，提高情感分析的準(zhǔn)確性和魯棒性。這種結(jié)合方式可以利用CNN提取評論中的局部關(guān)鍵特征，LSTM捕捉文本的上下文依賴關(guān)系，注意力機(jī)制則進(jìn)一步突出關(guān)鍵情感信息，從而更全面、準(zhǔn)確地分析天貓國貨彩妝評論的情感傾向。4.1.2模型架構(gòu)設(shè)計(jì)本研究設(shè)計(jì)的情感分析模型架構(gòu)融合了CNN、LSTM和注意力機(jī)制，旨在充分發(fā)揮各個(gè)模型的優(yōu)勢，提高對天貓國貨彩妝評論情感分析的準(zhǔn)確性和魯棒性。模型架構(gòu)主要包括以下幾個(gè)部分：輸入層：輸入層接收經(jīng)過預(yù)處理后的天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，評論數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)行了清洗、中文分詞和停用詞處理等操作，將連續(xù)的中文文本轉(zhuǎn)換為離散的詞語序列。然后，通過詞嵌入（WordEmbedding）技術(shù)，將每個(gè)詞語映射為一個(gè)固定維度的向量，形成詞向量序列作為輸入層的輸出。本研究采用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，如Word2Vec或GloVe，這些模型能夠根據(jù)大量文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到詞語的語義信息，將詞語表示為低維稠密向量，使得語義相近的詞語在向量空間中的距離也相近。例如，“口紅”和“唇膏”這兩個(gè)語義相近的詞語，在詞向量空間中它們的向量表示也會比較接近。通過詞嵌入，將每個(gè)評論轉(zhuǎn)換為一個(gè)二維矩陣，矩陣的每一行表示一個(gè)詞向量，列數(shù)為詞向量的維度，行數(shù)為評論中的詞語數(shù)量，這樣的表示形式便于后續(xù)模型對文本信息的處理和分析。卷積層：卷積層是模型的關(guān)鍵組成部分之一，其主要作用是提取文本中的局部特征。在這一層中，多個(gè)不同大小的卷積核在輸入的詞向量矩陣上滑動(dòng)，對局部區(qū)域進(jìn)行卷積操作。每個(gè)卷積核通過與局部詞向量進(jìn)行加權(quán)求和，生成一個(gè)特征圖（FeatureMap）。不同大小的卷積核可以捕捉到不同長度的詞語組合所表達(dá)的語義特征，例如，較小的卷積核可以捕捉到如“顏色好看”“質(zhì)地油膩”等短短語的特征，而較大的卷積核則能夠提取更長的上下文信息，如“這款眼影的顯色度很高，而且持久度也不錯(cuò)”這樣的句子級別的特征。通過多個(gè)卷積核的并行操作，可以同時(shí)提取多種不同的局部特征，豐富模型對文本的理解。例如，假設(shè)有三個(gè)不同大小的卷積核，分別為3x100、5x100和7x100（假設(shè)詞向量維度為100），它們在輸入的詞向量矩陣上滑動(dòng)，分別生成三個(gè)特征圖，每個(gè)特征圖都包含了不同尺度的局部特征信息。池化層：池化層位于卷積層之后，主要用于對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行降采樣處理。常見的池化操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling），本研究采用最大池化。最大池化的原理是在每個(gè)池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出，其作用是保留最重要的特征，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，同時(shí)提高模型的魯棒性。例如，對于一個(gè)大小為2x2的池化窗口，在特征圖上以步長為2進(jìn)行滑動(dòng)，每次滑動(dòng)時(shí)選擇窗口內(nèi)的最大值作為輸出，這樣可以將特征圖的尺寸縮小一半，同時(shí)保留其中最顯著的特征。經(jīng)過池化層處理后，特征圖的維度得到降低，減少了后續(xù)計(jì)算的復(fù)雜度，同時(shí)也有助于防止過擬合。LSTM層：LSTM層用于處理經(jīng)過池化層后的特征序列，捕捉文本中的長期依賴關(guān)系和上下文信息。LSTM單元通過輸入門、遺忘門和輸出門的協(xié)同工作，能夠選擇性地記憶和遺忘過去的信息，從而更好地理解文本的語義。在本模型中，LSTM層接收池化層輸出的特征序列，將其作為時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。每個(gè)時(shí)間步的輸入不僅包含當(dāng)前時(shí)刻的特征信息，還包含前一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)信息，通過這種方式，LSTM能夠?qū)⑽谋局械那昂笮畔㈥P(guān)聯(lián)起來，準(zhǔn)確把握文本的情感傾向。例如，在分析包含多個(gè)句子的評論時(shí)，LSTM可以記住前面句子中提到的產(chǎn)品優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，綜合判斷整個(gè)評論的情感是正面、負(fù)面還是中性。注意力機(jī)制層：注意力機(jī)制層被引入到LSTM層之后，旨在使模型更加關(guān)注文本中與情感表達(dá)密切相關(guān)的部分。注意力機(jī)制通過計(jì)算輸入序列中每個(gè)元素與當(dāng)前任務(wù)的關(guān)聯(lián)程度，生成一個(gè)注意力分布，即對每個(gè)元素分配一個(gè)注意力權(quán)重。在情感分析中，注意力權(quán)重表示了模型對每個(gè)詞語或特征的關(guān)注程度，權(quán)重越高，說明該部分信息對情感判斷越重要。例如，對于評論“這款粉底液遮瑕效果很好，但是太厚重了，上臉很悶”，注意力機(jī)制可以使模型對“遮瑕效果很好”和“太厚重”“很悶”這些關(guān)鍵信息給予更高的權(quán)重，從而更準(zhǔn)確地判斷評論的情感傾向?yàn)樨?fù)面。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，注意力機(jī)制層將LSTM層輸出的隱藏狀態(tài)作為輸入，通過一系列計(jì)算得到注意力權(quán)重，然后根據(jù)注意力權(quán)重對隱藏狀態(tài)進(jìn)行加權(quán)求和，得到包含關(guān)鍵情感信息的上下文向量，該上下文向量作為后續(xù)全連接層的輸入。全連接層：全連接層將注意力機(jī)制層輸出的上下文向量進(jìn)行進(jìn)一步處理，用于最終的情感分類。全連接層由多個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元與上一層的所有神經(jīng)元都有連接，通過權(quán)重矩陣對輸入進(jìn)行線性變換。在本模型中，全連接層接收上下文向量后，經(jīng)過一個(gè)或多個(gè)隱藏層的非線性變換，將特征映射到情感類別空間，最后通過Softmax分類器輸出評論屬于不同情感類別的概率，選擇概率最高的類別作為最終的情感分類結(jié)果，如正面、負(fù)面或中性。例如，如果Softmax分類器輸出的結(jié)果中，正面情感的概率為0.8，負(fù)面情感的概率為0.1，中性情感的概率為0.1，那么模型將該評論判斷為正面情感。通過以上各層的協(xié)同工作，本研究設(shè)計(jì)的模型能夠充分利用CNN、LSTM和注意力機(jī)制的優(yōu)勢，有效地提取天貓國貨彩妝評論中的情感特征，準(zhǔn)確判斷評論的情感傾向，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供有力支持。四、基于深度學(xué)習(xí)的情感分析模型構(gòu)建與訓(xùn)練4.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化4.2.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備在完成數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，構(gòu)建訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，以用于模型的訓(xùn)練、評估和測試。本研究將預(yù)處理后的天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。其中，訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)評論數(shù)據(jù)中的情感特征和模式；驗(yàn)證集用于在模型訓(xùn)練過程中評估模型的性能，調(diào)整模型的超參數(shù)，防止模型過擬合；測試集用于評估最終訓(xùn)練好的模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，以確保模型的泛化能力。為了使模型能夠?qū)W習(xí)到評論數(shù)據(jù)中的情感信息，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。本研究采用人工標(biāo)注的方式，將評論數(shù)據(jù)標(biāo)注為正面、負(fù)面和中性三種情感類別。例如，對于評論“這款眼影的顏色超級好看，質(zhì)地也很細(xì)膩，非常喜歡”，標(biāo)注為正面情感；“這個(gè)口紅的顏色太死亡了，完全不適合我，差評”標(biāo)注為負(fù)面情感；“該產(chǎn)品包裝簡約，發(fā)貨速度快”標(biāo)注為中性情感。人工標(biāo)注過程中，為了保證標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性，由多名標(biāo)注人員對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，并對標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證，對于存在分歧的標(biāo)注結(jié)果，通過討論達(dá)成一致。在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，采用分層抽樣的方法，確保每個(gè)情感類別在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集中的比例大致相同。例如，如果原始數(shù)據(jù)中正面、負(fù)面、中性評論的比例為4:3:3，那么在劃分后的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集中，這三種情感類別的比例也盡量保持在4:3:3左右，這樣可以避免模型在訓(xùn)練過程中對某一類情感數(shù)據(jù)過度學(xué)習(xí)，提高模型對不同情感類別的識別能力。同時(shí)，為了減少數(shù)據(jù)劃分的隨機(jī)性對模型性能的影響，對數(shù)據(jù)劃分過程進(jìn)行多次重復(fù)，并取多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最終的評估指標(biāo)。4.2.2訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置在模型訓(xùn)練過程中，合理設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)對于模型的性能和訓(xùn)練效率至關(guān)重要。本研究對學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、批量大小等關(guān)鍵訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行了細(xì)致的調(diào)整和優(yōu)化。學(xué)習(xí)率（LearningRate）：學(xué)習(xí)率決定了模型在訓(xùn)練過程中參數(shù)更新的步長。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過大，模型可能會在訓(xùn)練過程中跳過最優(yōu)解，導(dǎo)致無法收斂；如果學(xué)習(xí)率設(shè)置過小，模型的訓(xùn)練速度會非常緩慢，需要更多的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。在本研究中，通過多次實(shí)驗(yàn)對比，嘗試了不同的學(xué)習(xí)率，如0.001、0.0001、0.00001等，最終發(fā)現(xiàn)當(dāng)學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.0001時(shí)，模型在訓(xùn)練過程中能夠較快地收斂，同時(shí)保持較好的性能。例如，當(dāng)學(xué)習(xí)率為0.001時(shí)，模型在訓(xùn)練初期損失下降很快，但很快就出現(xiàn)了波動(dòng)，無法進(jìn)一步收斂；而當(dāng)學(xué)習(xí)率為0.00001時(shí)，模型的訓(xùn)練過程非常緩慢，經(jīng)過大量的迭代后，損失下降仍然不明顯。迭代次數(shù)（Epochs）：迭代次數(shù)指的是模型在整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的輪數(shù)。一般來說，隨著迭代次數(shù)的增加，模型在訓(xùn)練集上的性能會逐漸提升，但當(dāng)?shù)螖?shù)過多時(shí)，模型可能會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，即在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在驗(yàn)證集和測試集上的性能下降。為了確定合適的迭代次數(shù)，本研究在訓(xùn)練過程中觀察模型在驗(yàn)證集上的性能變化，當(dāng)驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率不再提升或損失不再下降時(shí)，認(rèn)為模型已經(jīng)達(dá)到了較好的訓(xùn)練狀態(tài)，此時(shí)的迭代次數(shù)即為合適的迭代次數(shù)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)螖?shù)設(shè)置為30時(shí)，模型在驗(yàn)證集上的性能達(dá)到了一個(gè)較好的平衡，既能夠充分學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特征，又不會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。批量大?。˙atchSize）：批量大小是指每次訓(xùn)練時(shí)輸入模型的樣本數(shù)量。較大的批量大小可以利用更多的計(jì)算資源，加快模型的訓(xùn)練速度，但可能會導(dǎo)致內(nèi)存占用過高，同時(shí)在小數(shù)據(jù)集上可能會出現(xiàn)梯度不穩(wěn)定的情況；較小的批量大小則可以使模型在訓(xùn)練過程中更加靈活地調(diào)整參數(shù)，但會增加訓(xùn)練的時(shí)間成本。在本研究中，通過實(shí)驗(yàn)比較了不同的批量大小，如16、32、64等，最終選擇批量大小為32。當(dāng)批量大小為16時(shí)，模型的訓(xùn)練速度較慢，且訓(xùn)練過程中的波動(dòng)較大；當(dāng)批量大小為64時(shí)，雖然訓(xùn)練速度有所提升，但在驗(yàn)證集上的性能略有下降，可能是由于內(nèi)存中一次性加載過多數(shù)據(jù)導(dǎo)致梯度不穩(wěn)定。除了上述參數(shù)外，還對模型的其他超參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整和優(yōu)化，如LSTM層的隱藏單元數(shù)量、卷積核的大小和數(shù)量等，通過多次實(shí)驗(yàn)，尋找這些超參數(shù)的最佳組合，以提高模型的性能。4.2.3模型優(yōu)化策略為了提高模型的性能和泛化能力，本研究采用了多種模型優(yōu)化策略，主要包括梯度下降法和正則化方法。梯度下降法：梯度下降法是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法，其基本思想是通過計(jì)算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，沿著梯度的反方向更新參數(shù)，以逐步減小損失函數(shù)的值。在本研究中，使用Adam優(yōu)化器（AdaptiveMomentEstimation），它是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠根據(jù)參數(shù)的更新歷史自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。Adam優(yōu)化器在計(jì)算梯度時(shí)，不僅考慮了當(dāng)前梯度的一階矩估計(jì)（即梯度的均值），還考慮了二階矩估計(jì)（即梯度的方差），從而能夠更有效地更新參數(shù)。其更新公式如下：m_t=\\beta_1m_{t-1}+(1-\\beta_1)g_tv_t=\\beta_2v_{t-1}+(1-\\beta_2)g_t^2\hat{m}_t=\\frac{m_t}{1-\\beta_1^t}\hat{v}_t=\\frac{v_t}{1-\\beta_2^t}\\theta_t=\\theta_{t-1}-\\frac{\\alpha}{\sqrt{\hat{v}_t}+\\epsilon}\hat{m}_t其中，\\theta_t是第t次迭代時(shí)的參數(shù)，g_t是第t次迭代時(shí)的梯度，m_t和v_t分別是梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\\beta_1和\\beta_2是矩估計(jì)的指數(shù)衰減率，通常分別設(shè)置為0.9和0.999，\\hat{m}_t和\\hat{v}_t是修正后的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\\alpha是學(xué)習(xí)率，\\epsilon是一個(gè)很小的常數(shù)，用于防止分母為0，通常設(shè)置為10^{-8}。通過使用Adam優(yōu)化器，模型在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂，并且在不同的數(shù)據(jù)集和模型結(jié)構(gòu)上都表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性。正則化方法：正則化是一種防止模型過擬合的技術(shù)，通過在損失函數(shù)中添加正則化項(xiàng)，對模型的復(fù)雜度進(jìn)行約束，使模型更加泛化。本研究采用L2正則化（也稱為權(quán)重衰減，WeightDecay）方法，在損失函數(shù)中加入L2范數(shù)懲罰項(xiàng)，公式如下：L=L_0+\\lambda\\sum_{w\\inW}w^2其中，L是添加正則化項(xiàng)后的損失函數(shù)，L_0是原始的損失函數(shù)，\\lambda是正則化系數(shù)，用于控制正則化的強(qiáng)度，W是模型的參數(shù)集合，w是參數(shù)集合中的每個(gè)參數(shù)。L2正則化通過對參數(shù)的平方和進(jìn)行懲罰，使得模型在訓(xùn)練過程中傾向于選擇較小的參數(shù)值，從而防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。在實(shí)驗(yàn)中，通過調(diào)整正則化系數(shù)\\lambda的值，如0.001、0.01、0.1等，觀察模型在驗(yàn)證集上的性能變化，最終確定當(dāng)\\lambda=0.01時(shí)，模型在驗(yàn)證集和測試集上都取得了較好的性能，有效地避免了過擬合現(xiàn)象。四、基于深度學(xué)習(xí)的情感分析模型構(gòu)建與訓(xùn)練4.3模型評估與驗(yàn)證4.3.1評估指標(biāo)選擇為了全面、準(zhǔn)確地評估所構(gòu)建的情感分析模型的性能，本研究選用了準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-Score）等常用指標(biāo)。這些指標(biāo)從不同角度反映了模型的分類能力，有助于深入了解模型在天貓國貨彩妝評論情感分析任務(wù)中的表現(xiàn)。準(zhǔn)確率：準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型整體的預(yù)測準(zhǔn)確性。計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP（TruePositive）表示實(shí)際為正類且被模型正確預(yù)測為正類的樣本數(shù)；TN（TrueNegative）表示實(shí)際為負(fù)類且被模型正確預(yù)測為負(fù)類的樣本數(shù)；FP（FalsePositive）表示實(shí)際為負(fù)類但被模型錯(cuò)誤預(yù)測為正類的樣本數(shù)；FN（FalseNegative）表示實(shí)際為正類但被模型錯(cuò)誤預(yù)測為負(fù)類的樣本數(shù)。在天貓國貨彩妝評論情感分析中，準(zhǔn)確率越高，說明模型對正面、負(fù)面和中性評論的整體判斷越準(zhǔn)確，能夠正確識別出大多數(shù)評論的情感傾向。例如，若模型對100條評論進(jìn)行情感分析，其中正確判斷了85條，那么準(zhǔn)確率為85\div100=0.85，即85%。召回率：召回率又稱查全率，它衡量的是在所有實(shí)際為某一類別的樣本中，被模型正確預(yù)測為該類別的樣本比例。對于正類樣本，召回率的計(jì)算公式為：Recall_{P}=\frac{TP}{TP+FN}對于負(fù)類樣本，召回率的計(jì)算公式為：Recall_{N}=\frac{TN}{TN+FP}召回率反映了模型對某一類樣本的覆蓋程度，即模型能夠捕捉到多少實(shí)際屬于該類別的樣本。在國貨彩妝評論分析中，如果召回率較低，說明模型可能會遺漏很多實(shí)際為正類或負(fù)類的評論，導(dǎo)致對消費(fèi)者情感的分析不夠全面。例如，對于某款國貨口紅的負(fù)面評論，若模型的召回率為0.7，意味著模型只能識別出70%的負(fù)面評論，還有30%的負(fù)面評論被錯(cuò)誤分類或未被識別出來。F1值：F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它通過調(diào)和平均數(shù)的方式將兩者結(jié)合起來，能夠更全面地反映模型的性能。F1值的計(jì)算公式為：F1=2\times\frac{Accuracy\timesRecall}{Accuracy+Recall}F1值越高，說明模型在準(zhǔn)確率和召回率之間取得了較好的平衡，既能夠準(zhǔn)確地預(yù)測樣本類別，又能夠盡可能多地覆蓋實(shí)際屬于該類別的樣本。在比較不同模型的性能時(shí)，F(xiàn)1值是一個(gè)非常重要的參考指標(biāo)，它可以避免單純依賴準(zhǔn)確率或召回率可能帶來的片面性評價(jià)。例如，模型A的準(zhǔn)確率為0.8，召回率為0.6，模型B的準(zhǔn)確率為0.7，召回率為0.7，通過計(jì)算可得模型A的F1值為2\times\frac{0.8\times0.6}{0.8+0.6}\approx0.686，模型B的F1值為2\times\frac{0.7\times0.7}{0.7+0.7}=0.7，雖然模型A的準(zhǔn)確率較高，但模型B的F1值更高，說明模型B在整體性能上更優(yōu)，在準(zhǔn)確率和召回率之間達(dá)到了更好的平衡。除了以上主要指標(biāo)外，還可以考慮使用精確率（Precision）等指標(biāo)進(jìn)行輔助評估。精確率是指模型預(yù)測為某一類別的樣本中，實(shí)際屬于該類別的樣本比例，對于正類樣本，精確率的計(jì)算公式為：Precision_{P}=\frac{TP}{TP+FP}精確率反映了模型預(yù)測結(jié)果的可靠性，即模型預(yù)測為正類的樣本中，有多少是真正的正類樣本。在天貓國貨彩妝評論情感分析中，精確率高意味著模型對正面評論的判斷更加可靠，減少了將負(fù)面或中性評論誤判為正面評論的情況。這些評估指標(biāo)相互補(bǔ)充，能夠從多個(gè)維度全面評估模型在天貓國貨彩妝評論情感分析任務(wù)中的性能表現(xiàn)。4.3.2模型驗(yàn)證方法為了確保所構(gòu)建的情感分析模型具有良好的泛化能力和穩(wěn)定性，能夠準(zhǔn)確地對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，本研究采用了交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）等方法對模型進(jìn)行驗(yàn)證。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型驗(yàn)證技術(shù)，它將原始數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，通過在不同子集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，多次評估模型的性能，最后取平均值作為模型的評估結(jié)果。這種方法可以有效地避免因數(shù)據(jù)集劃分方式不同而導(dǎo)致的評估偏差，更全面地評估模型在不同數(shù)據(jù)分布下的表現(xiàn)，從而提高評估結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。在本研究中，采用了10折交叉驗(yàn)證（10-FoldCross-Validation）方法。具體步驟如下：數(shù)據(jù)集劃分：將經(jīng)過預(yù)處理后的天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為10個(gè)大小大致相等的子集，每個(gè)子集都包含正面、負(fù)面和中性評論，且各類別評論的比例與原始數(shù)據(jù)集保持一致。例如，若原始數(shù)據(jù)集中正面、負(fù)面、中性評論的比例為4:3:3，那么每個(gè)子集中這三種情感類別的比例也盡量保持在4:3:3左右。模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：進(jìn)行10次迭代，每次迭代選取其中1個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余9個(gè)子集合并作為訓(xùn)練集。使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后在驗(yàn)證集上評估模型的性能，記錄下本次驗(yàn)證的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評估指標(biāo)。例如，在第一次迭代中，選擇子集1作為驗(yàn)證集，子集2-10合并作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練模型后在子集1上進(jìn)行驗(yàn)證，得到一組評估指標(biāo)；在第二次迭代中，選擇子集2作為驗(yàn)證集，子集1和子集3-10合并作為訓(xùn)練集，重復(fù)上述過程，以此類推。結(jié)果匯總：完成10次迭代后，將10次驗(yàn)證得到的評估指標(biāo)進(jìn)行匯總，計(jì)算它們的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。平均值可以反映模型的平均性能，標(biāo)準(zhǔn)差則可以衡量模型性能的波動(dòng)程度。例如，經(jīng)過10折交叉驗(yàn)證后，模型的準(zhǔn)確率平均值為0.82，標(biāo)準(zhǔn)差為0.03，這表明模型在不同驗(yàn)證集上的平均準(zhǔn)確率為82%，且性能波動(dòng)相對較小，具有一定的穩(wěn)定性。通過10折交叉驗(yàn)證，能夠更充分地利用數(shù)據(jù)集的信息，全面評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的表現(xiàn)，有效減少了因數(shù)據(jù)集劃分隨機(jī)性帶來的誤差，從而更準(zhǔn)確地評估模型的泛化能力。如果模型在交叉驗(yàn)證中的性能表現(xiàn)穩(wěn)定且良好，說明模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠較好地適應(yīng)不同的天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)，對未知數(shù)據(jù)的情感分析具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。除了交叉驗(yàn)證外，還可以結(jié)合其他驗(yàn)證方法進(jìn)一步驗(yàn)證模型的性能，如自助法（Bootstrap）。自助法是基于自助采樣法的一種驗(yàn)證方法，對于總數(shù)為n的樣本集合，進(jìn)行n次有放回的隨機(jī)抽樣，得到大小為n的訓(xùn)練集。在n次采樣過程中，有些樣本會被重復(fù)采樣，有些樣本可能未被抽取過，將沒有被抽取的樣本作為測試集進(jìn)行模型的驗(yàn)證。自助法適用于樣本數(shù)量較少的情況，它可以在一定程度上擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，增加模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量，從而更準(zhǔn)確地評估模型的性能。通過多種驗(yàn)證方法的綜合運(yùn)用，可以更全面、深入地了解模型的性能特點(diǎn)，為模型的優(yōu)化和應(yīng)用提供有力支持。五、天貓國貨彩妝評論情感分析結(jié)果與討論5.1情感分析結(jié)果呈現(xiàn)5.1.1整體情感傾向分布經(jīng)過基于深度學(xué)習(xí)模型的分析，共處理了[X]條天貓國貨彩妝評論數(shù)據(jù)，其整體情感傾向分布情況如下：正面評論占比[X]%，負(fù)面評論占比[X]%，中性評論占比[X]%。從這一結(jié)果可以看出，在天貓平臺上，消費(fèi)者對國貨彩妝的整體評價(jià)較為積極，正面評論占據(jù)主導(dǎo)地位，這反映出國貨彩妝在產(chǎn)品質(zhì)量、使用效果、品牌形象等方面得到了大部分消費(fèi)者的認(rèn)可。例如，許多消費(fèi)者在評論中提到“這款國貨口紅顏色很正，顯色度高，而且不拔干，真的太好用了”“我一直用這個(gè)牌子的眼影，粉質(zhì)細(xì)膩，不飛粉，性價(jià)比超高”，這些評論都體現(xiàn)了消費(fèi)者對國貨彩妝產(chǎn)品的滿意和喜愛。然而，負(fù)面評論也不容忽視，雖然占比較小，但仍反映出部分消費(fèi)者在使用國貨彩妝過程中遇到的問題和不滿。負(fù)面評論主要集中在產(chǎn)品質(zhì)量、使用體驗(yàn)和價(jià)格等方面。如“這個(gè)粉底液的遮瑕力太差了，根本遮不住我的痘印，還容易暗沉”“口紅的包裝太廉價(jià)了，拿在手上感覺很low”“價(jià)格有點(diǎn)貴，性價(jià)比不高”等評論，這些反饋為國貨彩妝品牌改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)提供了方向。中性評論則多為客觀描述產(chǎn)品的基本信息，如“產(chǎn)品包裝簡約大方”“發(fā)貨速度挺快的”等，不帶有明顯的情感傾向。為了更直觀地展示整體情感傾向分布，制作了如下餅圖（圖1）：|--正面評論[X]%|--負(fù)面評論[X]%|--中性評論[X]%[此處插入整體情感傾向分布餅圖]通過餅圖可以清晰地看出正面、負(fù)面和中性評論在整體評論數(shù)據(jù)中的占比情況，直觀地呈現(xiàn)出國貨彩妝在天