隨著社交媒體和電子商務的迅速普及,用戶在使用中產(chǎn)生了大量社交媒體文本和在線評論數(shù)據(jù)。分析和挖掘這些評論文本,可以為政府、企業(yè)、消費者提供全面而科學的決策依據(jù),因而在線評論的情感分析受到工業(yè)界和學術界的廣泛關注。針對中文在線評論的特點,本文運用知識圖譜、依存句法分析、深度學習等技術,圍繞句子級情感分析和方面級情感分析,探索了在深度學習模型中融合情感知識圖譜、句法依存關系、序列化標注等不同信息的情感分析方法。本文研究的主要內(nèi)容包括:(1)融合情感知識圖譜和深度學習的句子級情感分析方法。本文首先以汽車評論為例,分析了中文在線評論的特點。針對評論文本存在大量網(wǎng)絡用語、評價對象缺省、隱式情感表達、情感詞的極性隨方面詞改變等問題,本文提出了構建情感知識圖譜的方法,構建了<觀點詞-評價對象-情感極性>情感知識三元組,不同于以往的實體關系三元組。BERT和ERNIE等預訓練模型在自然語言處理任務中取得了巨大成就,但深度學習模型缺乏特定領域的知識。知識圖譜具有較高的實體/概念覆蓋率和較強的語義表達能力,可以增強模型的語義表示。本文提出了一種結合情感分析知識和深度學習的SAKG-BERT情感分...

【文章頁數(shù)】：123 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１在線購物用戶規(guī)模及使用率（２０１８－２０２１）??情感分析（ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）又稱觀點挖掘（Ｏｐｉｎｉｏｎｍｉｎｉｎｇ），是指通過對文本的主觀??

壯學位論文??、馨腦：ＴＯＲＡＬＤ１ＳＳ刪而???１緒論??１．１研究背景與意義??１．１．１研究背景??信息技術的飛速發(fā)展，網(wǎng)民數(shù)量日益激增，移動互聯(lián)網(wǎng)通信技術的發(fā)展使得上網(wǎng)更加便捷??高效。根據(jù)２０２２年《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截止２０２１年１２月，我國網(wǎng)民數(shù)?....

圖１－２用戶對某品牌汽車的評論??近年來，社交媒體在信息傳播中發(fā)揮了日?

Ｉ＃士學位論文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??多的網(wǎng)絡用戶，互聯(lián)網(wǎng)上涌現(xiàn)了海量的關于新聞時政、熱點事件、公眾人物、在線產(chǎn)品服務等??各種用戶評論。網(wǎng)民不僅是信息的獲取者，同時也是信息的提供者。如圖１－２，展示了消費者對??某汽車產(chǎn)品的評價，中間右側是用戶對產(chǎn)品的....

圖１－３?ＨＩＴ－ＳＣＩＲ?“八維社會時空”??《心理學大辭典》中定義：“情感是人對客觀事物是否滿足自己的需要而產(chǎn)生的態(tài)度體驗”

博士學位論文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??大，不適合大規(guī)模的工業(yè)應用，因此，自動化分析成為必然趨勢，文本情感分析近年來備受關??注，學術界和工業(yè)界都進行了大量的研究。美國伊利諾伊大學的ＬｉｕＢｉｎｇ等研究開發(fā)了?Ｏｐｉｎｉｏｎ??Ｏｂｓｅｒｖｅｒ評論分析系統(tǒng)；....

圖１－５論文總體結構??１９??

博士學位論文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??本文在第３章融合情感知識圖譜和預訓練模型在句子級情感分析任務上取得了較好的性能，??在對實驗結果進行比較分析中發(fā)現(xiàn)，情感分析的精確率明顯受到句子復雜程度的影響，復雜句??式的句子情感分類準確率要低于簡單句式。鑒于此，本....

本文編號：3912684