基于Word2vec和改进TF-IDF算法的深度学习模型研究
石琳
徐瑞龙
江苏科技大学计算机学院 镇江 212003
摘要：随着电子商务的发展,网上购物已经逐渐成为我们生活中不可缺少的一部分,随之而产生的大量评价也成为商家改善服务的重要指标之一.论文提出基于Word2vec、改进TF-IDF和LSTM三者结合的物流评价模型,利用Word2vec模型训练得到所有词向量,结合改进TF-IDF对词向量进行加权,使用LSTM模型对物流评价进行最终的分类预测.实验结果表明综合三者的物流评价模型比单个Word2vec、TF-IDF、LSTM模型及组合预测结果要好.
关键词：Word2vec改进TF-IDFLSTM物流评价分类预测
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2021-05-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 966-970 )
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