本文關鍵詞：基于汽車品牌評論的情感分類系統(tǒng)研究　出處：《合肥工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術的飛速發(fā)展,社會媒體逐漸成為人們信息傳播及觀念闡述的重要渠道,為研究人員了解社會趨勢、群體訴求等提供內(nèi)容豐富的開放式平臺,如汽車相關的話題評論社區(qū)。由于汽車網(wǎng)絡口碑的出現(xiàn),企業(yè)能夠從中發(fā)現(xiàn)用戶的整體需求并識別汽車的隱式風險,為其準確把握用戶心理、構建風險預警體系及持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供保障。但對于一種全新的用戶反饋渠道,如何快速、準確的于海量數(shù)據(jù)間采集有效信息并識別其情感傾向則是企業(yè)利用網(wǎng)絡口碑的主要制約因素。因此本文針對國內(nèi)汽車企業(yè)普遍存在的信息化程度不高、網(wǎng)絡口碑利用率較低等問題,提出了一種基于社交媒體的汽車品牌評論情感分類系統(tǒng)框架,并采用深度網(wǎng)絡分類模型對評論進行情感自動化識別,期望提高汽車企業(yè)對網(wǎng)絡評論的利用程度。本文主要完成了以下工作:(1)提出一種以字符和詞組作為聯(lián)合輸入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。針對長度小于140字的汽車文本評論特征共現(xiàn)信息不足的問題,該模型引入拼音序列來表征評論字符特征輸入,并采用Word Embedding技術對汽車評論進行文本表示,進而通過卷積和k-max采樣操作抽取評論文本的特征,最后采用Softmax分類算法實現(xiàn)對汽車短評論的情感識別。(2)采用長短時記憶網(wǎng)絡模型對長評論文本序列進行雙向建模。針對長度大于140字的汽車文本評論長度差異化明顯的問題,該模型能夠有效利用文本序列數(shù)據(jù)中的長距離依賴信息,通過抽取評論文本中的關鍵詞組和上下文信息來實現(xiàn)汽車長評論的情感識別。(3)在分析現(xiàn)有主要汽車媒介平臺的基礎上,提出了適用于多數(shù)據(jù)源的汽車行業(yè)情感分類系統(tǒng)平臺框架。該系統(tǒng)主要包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理以及情感分類三大模塊,針對模塊中的關鍵問題,著重介紹了多數(shù)據(jù)源評論抽取聚合方案和深度學習模型訓練部署方案的實現(xiàn)細節(jié)。
[Abstract]:With the rapid development of Internet and information technology , social media has gradually become an important channel for people ' s information dissemination and concept elaboration .

【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F426.471

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本文編號：1422561