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Prediction of Perceived Utility of Consumer Online Reviews Based on LSTM Neural NetworkPredicción de la utilidad percibida de las reseñas en línea de los consumidores basada en la red neuronal LSTM

Resumen

El valor percibido es la comprensión subjetiva de los clientes del valor que obtienen y es su evaluación subjetiva del producto o servicio que disfrutan. Este valor se resta del costo del producto o servicio. Con el fin de entender y predecir la cognición específica de los consumidores sobre el valor de los productos o servicios y distinguirlo del valor objetivo de los productos o servicios en un sentido general, este documento utiliza el método de aprendizaje profundo basado en LSTM para establecer un modelo que predice los beneficios percibidos por los consumidores. Es una tarea desafiante analizar la emoción de los consumidores o reconocer el valor percibido de los consumidores a partir de varios textos de plataformas de comercio en línea. Este documento propone un nuevo método de representación de texto corto basado en LSTM bidireccional. Este método es muy efectivo para la investigación de pronóstico. Además, también utilizamos el mecanismo de atención para aprender el vocabulario emocional específico. La representación de texto corto puede ser utilizada para la clasificación de emociones y la predicción de la intensidad emocional

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