【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡消費逐漸占駐了生活中的消費主流,隨之在電商平臺以及論壇中產(chǎn)生的海量網(wǎng)絡評論成為企業(yè)了解市場和消費者態(tài)度的有效途徑。通過網(wǎng)絡評論挖掘消費者的使用產(chǎn)品態(tài)度,分析出產(chǎn)品特征的可靠性,為企業(yè)改進產(chǎn)品和創(chuàng)新方案提供了指導和依據(jù)。本文以網(wǎng)絡評論為研究對象,利用評論有用性分類、產(chǎn)品特征提取、詞性依存關(guān)系對規(guī)則、觀點抽取等方法,實現(xiàn)了從網(wǎng)絡評論中獲取消費者的觀點和產(chǎn)品特征可靠性分析。本文主要研究工作如下:(1)構(gòu)建了產(chǎn)品評論有用性的分類模型。首先對評論文本進行人工標注實現(xiàn)人工分類樣本,把數(shù)據(jù)分類樣本分為訓練集和測試集,然后制定了分類特征的選擇方案,利用卡方統(tǒng)計量和TF-IDF算法分別得到需要的特征和這些特征的權(quán)重,最后根據(jù)特征的選擇以及數(shù)據(jù)的訓練,實現(xiàn)了產(chǎn)品評論有用性的分類,得到有助于產(chǎn)品可靠性分析的評論。(2)提出了改進產(chǎn)品特征詞的提取方法。首先利用條件隨機場模型通過數(shù)據(jù)訓練學習,實現(xiàn)了模型的建立,構(gòu)建了標準產(chǎn)品特征詞詞典,在模型進行標注時同時利用字面相似度計算方法調(diào)用標準產(chǎn)品特征詞詞典與未標注的可能是特征詞的詞進行計算,若條件隨機場標注錯誤,此時更改標注結(jié)果,進而更好的實現(xiàn)特征詞的提取。(3)通過依存樹挖掘出詞與詞之間的依存關(guān)系,提出了詞性依存關(guān)系對規(guī)則以及規(guī)則的制定,能更方便的實現(xiàn)情感詞、否定詞以及程度副詞的提取。在特征詞提取方法基礎(chǔ)上,結(jié)合詞性依存關(guān)系對規(guī)則,提出了觀點詞對抽取的方法。(4)提出了產(chǎn)品可靠性分析方法。利用前面對情感詞、程度副詞、否定詞的評分強度處理,提出適合本文的產(chǎn)品可靠性分析方法,根據(jù)正態(tài)分布對評分樣本計算置信區(qū)間,分析出產(chǎn)品特征的可靠性。
【圖文】：

圖 3.1 sigmoid 函數(shù)曲線圖sigmoid 函數(shù)輸出是在（0,1）之間，當 z 等于 0 時中間值為 0.5，然而式 h ( x) 的含義就變得好理解了，由于 的輸出是介于（0,1）之間明了數(shù)據(jù)屬于某一類別的概率。當 <0.5 時則當前數(shù)據(jù)屬于負極性>0.5 時，則當前數(shù)據(jù)屬于正極性。 函數(shù)的取值將決定了 結(jié)果取 0 或者取 1 概率，因此對于輸入 x結(jié)果表示為 1 或 0 的概率公式（3-3）和（3-4）分別表示為：P ( y 1| x; ) h ( x) （3P ( y 0 | x; ) 1 h ( x) （3，nx R， y {0,1}是輸出， 參數(shù)表示為 ( w; b)，nw R和 b R模型的參數(shù)估計。給定訓練數(shù)據(jù)1 1 2 2{( , ),( , ),...,( )}n nT x y x y x y，其中ix {0,1} 。邏輯回歸模型訓練學習時可以用極大似然估計的方法去求解損從而得到邏輯回歸的模型。概率函數(shù)公式（3-5）表示為：

圖3.4分詞結(jié)果
【學位授予單位】：中國計量大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TB114.3;TP391.1

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本文編號：2688820