技术摘要：
本发明的实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域。该数据处理方法包括：获取当前商品评论数据；根据所述当前商品评论数据获得当前词向量矩阵；将所述当前词向量矩阵输入至训练完成的联合深度学习模型中，预测所述当前商品评论  全部
背景技术：
随着互联网电子商务技术的发展，消费者购买商品的习惯逐渐从传统的线下模式 转化为线上模式。当消费者决策是否从某电商网站上购买一件商品时，除了对电商平台、商 品品牌、商品详情等因素的关注之外，商品评论也是消费者重点关注的方面。消费者可以从 商品评论中获得最关心和渴望得到解决的消费决策需求点，例如商品的外观、性能、价格、 物流、使用感受等信息。 在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：像一些大型电 商平台，一件热销商品的评论可能达到数十万甚至上百万条，消费者要从大量的文本信息 中获得消费决策需求点，不仅耗时耗力，甚至会消磨消费者的耐心，从而可能导致消费者的 流失。 因此，需要一种新的数据处理方法、装置、电子设备以及存储介质。 需要说明的是，在上述
技术实现要素：
部分公开的信息仅用于加强对本发明背景的理 解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。