1. 背景介绍
1.1 电商评论的重要性
随着电子商务的迅速发展，网络购物已经成为人们日常生活的一部分。在这个过程中，消费者评论对于其他消费者的购买决策具有重要的参考价值。同时，对于商家来说，分析消费者的评论可以帮助他们了解产品的优缺点，从而改进产品和提高服务质量。因此，电商评论分析在电子商务领域具有重要的实际应用价值。
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1.2 情感分析的挑战
然而，电商评论数据量庞大，且评论内容复杂多样，涉及各种主题和情感。传统的基于关键词或者规则的情感分析方法已经无法满足实际需求。因此，如何利用人工智能技术，特别是大语言模型，对电商评论进行情感识别与挖掘，成为了一个研究热点。
2. 核心概念与联系
2.1 情感分析
情感分析（Sentiment Analysis），又称为意见挖掘（Opinion Mining），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支。它主要通过计算机技术对文本中的情感倾向、情感极性等进行自动识别、分类和提取。
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2.2 大语言模型
大语言模型（Large-scale Language Model）是指具有大量参数的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。这些模型在训练过程中学习了大量的语言知识，能够在各种NLP任务中取得优异的性能。
2.3 情感识别与挖掘
情感识别与挖掘是指利用大语言模型对电商评论进行情感分析，包括情感倾向识别、情感极性分类、情感主题提取等。
