典型文献
网络评论文本数据监管处理的优化研究——以茶产品为例
文献摘要：
[研究目的]通过拓展和强化文本,并提出基于Bert的改进模型,以期在对网络评论文本数据进行监督处理时获得更好的精度和效度.[研究方法]该文以茶产品的的网络评论文本为例,运用Word2Vec进行文本的深度学习,将当前经常使用的监管方法设为对照组,将提出的Bert+Transformer模型和Bert+XGB模型设为实验组,进行实证研究.[研究结论]结果表明,Bert+Transformer模型和Bert+XGB模型比当前已经应用的监管手段更加有效,能够在更高的效度和精度上对文本数据进行处理和分析.
文献关键词：
文本挖掘;文本数据;网络凭证;数据处理模型;细粒度情感分析;数据监管
中图分类号：
作者姓名：
王书博;程贞敏;苏渝
作者机构：
贵州大学数学与统计学院 贵阳 550025;贵州大学管理学院 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]王书博;程贞敏;苏渝-.网络评论文本数据监管处理的优化研究——以茶产品为例)[J].情报杂志,2022(05):118-123,189
A类：
Bert+Transformer,Bert+XGB,网络凭证
B类：
网络评论,评论文本,文本数据,数据监管,茶产品,研究目的,改进模型,Word2Vec,监管方法,监管手段,文本挖掘,数据处理模型,细粒度情感分析
AB值：
0.25765
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