【摘 要】
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为将网络评论文本中的关键信息应用于汽车设计开发中,利用词频-逆文档频率算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)及依存句法分析提取产品特征,基于BERT(Bi
【机 构】
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武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉430070;上汽通用五菱汽车股份有限公司,广西柳州 545007
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为将网络评论文本中的关键信息应用于汽车设计开发中,利用词频-逆文档频率算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)及依存句法分析提取产品特征,基于BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型进行文本情感分析.通过搭建质量屋进行用户需求转化,完成工程技术特性重要度评价,把握产品设计方向,得到评论数据驱动的产品规划方法.以微型汽车设计规划为例,获取了部分工程技术特性优先级,验证了该方法的可行性,不仅能快速获取用户的客观反馈,缩短产品开发周期,并能有效地将用户需求转化为可执行的设计问题.
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