SVM（支持向量機(jī)）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常用于分類和回歸任務(wù)。在商品評論分析中，可以使用SVM進(jìn)行情感分析和主題建模。以下是使用SVM進(jìn)行商品評論分析的步驟：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、分詞等操作，將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字特征。常用的特征包括詞頻、TF-IDF、詞袋模型等。

2. 特征選擇：根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的特征，如情感極性、主題類別等。

3. 訓(xùn)練SVM模型：使用已標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVM模型，選擇合適的核函數(shù)（如線性核、多項式核、徑向基核等）和參數(shù)（如C、gamma等）。

4. 測試與評估：使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行測試，計算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，評估模型性能。

5. 應(yīng)用與優(yōu)化：將訓(xùn)練好的SVM模型應(yīng)用于實際場景，如推薦系統(tǒng)、廣告投放等，并根據(jù)反饋進(jìn)行模型優(yōu)化。

以下是一個簡單的示例代碼：

from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

# 讀取評論數(shù)據(jù)
data = ["這是一篇非常棒的產(chǎn)品評論！", "產(chǎn)品很一般，沒有達(dá)到預(yù)期。", "這個產(chǎn)品讓我失望透了！"]
labels = [1, 0, 1]  # 1表示正面評價，0表示負(fù)面評價

# 數(shù)據(jù)預(yù)處理
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)
y = labels

# 劃分訓(xùn)練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 訓(xùn)練SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=0.1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 預(yù)測
y_pred = clf.predict(X_test)

# 評估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print("準(zhǔn)確率：%.2f" % (accuracy * 100))
print("召回率：%.2f" % (recall * 100))
print("F1值：%.2f" % (f1 * 100))

通過以上步驟，你可以使用SVM對商品評論進(jìn)行分析，并評估模型的性能。