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應用情感分析於電子商務網站買家評價之研究-以蝦皮網站為例

為了解決line emoji怎麼用的問題，作者黃靖媛 這樣論述：

在COVID-19疫情的影響下，讓電子商務網站的銷售量大幅增加。許多買家會透過文字評價和星級評價來分享對商品的看法，這些分享對潛在消費者的購買決定帶來了很大的影響，因此賣家對於買家評價更加的重視，並引起許多賣家利用獎勵的方式吸引買家去評價。過去有研究指出，星級可能無法完全捕捉評價中的極性訊息，因此本研究應用情感分析於蝦皮網站的買家評價，並利用評價內容將評價資料進行情感指數分析，希望能找出星級評價和評價內容不對等的買家評價，並且探討不對等買家評價對情感極性分類是否有影響。 本研究首先爬取蝦皮網站的買家評價作為實驗資料，並且將爬取的資料做前處理，接著進行星級情感極性分類評估及情感指數極性分類評

估，最後再進行情感指數極性分類結果比較。本研究的情感極性分類評估有Word2Vec與Doc2Vec兩種向量轉換方法，並使用SVM、MLP、CNN、LSTM及Bi-LSTM，總共5種分類方法來進行情感極性分類。實驗結果顯示，在星級情感極性分類為分三類和分兩類下，向量轉換不管為w2v或d2v的分類結果差距皆不大；在向量轉換為w2v和d2v的情況下，星級情感極性分類為分兩類皆比分三類好；接著在情感指數極性分析中確實找出了星級評價與情感指數評價分類不對等的評價資料，而在情感指數極性分類評估下，向量轉換w2v與d2v的結果也差距不大；最後星級情感與情感指數極性分類結果比較，不管在向量轉換為w2v或d2v

的情況下，情感指數極性分類(不含不對等評價資料)皆比星級情感極性分類(含不對等評價資料)好，因此不對等買家評價對情感極性分類是有影響的。