基于在线产品评论和TextCNN的机械产品感性评价方法

作     者：曹书元 耿秀丽 CAO Shuyuan;CENG Xiuli

作者机构：上海理工大学管理学院上海200093 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(72271164) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJA630021) 

出 版 物：《机械设计与研究》 (Machine Design And Research)

年 卷 期：2022年第38卷第5期

页      码：189-194页

摘      要：机械产品感性评价是感性工学设计的重要内容。为了克服传统感性评价方法主观强、实时性差等问题,获取更为准确的评价,提出结合在线产品评论和TextCNN的机械产品感性评价方法。利用TextCNN的情感分析模型先判断评论的情感极性,并结合评论中程度副词得到感性词评价值,构建感性评价值与机械产品属性参数的非线性映射模型,用于预测产品属性参数与用户感性评价间的关系,为机械产品参数设计提供一定参考意见。案例以汽车网络平台数据为例,分析六组感性词映射模型预测性能,验证了该方法的有效性和可行性。

主 题 词：在线评论 感性评价 卷积神经网络 词频 BP神经网络 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.13952/j.cnki.jofmdr.2022.0228

馆 藏 号：203115879...