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本发明公开了一种基于购物评论的人格特质分析方法及系统，方法包括：获取评论数据构建评论样本数据集，并进行分词及标注，得到实验数据集；将实验数据集向量化后输入LSTM网络模型，得到情感倾向；通过SC‑LIWC词典提取的关键词计算与每个人格维度的皮尔逊相关系数；将实验数据集的特征结合皮尔逊相关系数和情感倾向，输入以KNN、NB和SVM共同构建的人格特质分析融合模型进行训练；针对所需分析的评论数据进行文本特征及情感特征提取，通过LSTM网络模型得到情感倾向量化值，并输入人格特质分析融合模型，输出多标签的人格特质属性。通过本发明的技术方案，实现了对评论数据的情感倾向量化及人格特质分类，为个性推荐提供支持。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202210146150.8
Filing Date： 2022-02-17
Publication Date： 2024-04-30
Pub. No.： CN114519091B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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