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随着电子商务的迅猛发展,网络评论情感分析研究日益受到重视.分别从传统的机器学习模型和深度学习模型视角,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法对向量化表示后的网络评论文本进行情感倾向的学习分析.研究表明,在精确率、召回率及F1等评价指标方面,基于RNN模型的评论情感分析效果明显优于SVM模型.该结果可以帮助消费者更好进行网络消费决策.