隨著社交媒體和電子商務(wù)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(píng)論數(shù)據(jù)。分析和挖掘這些評(píng)論文本,可以為政府、企業(yè)、消費(fèi)者提供全面而科學(xué)的決策依據(jù),因而在線評(píng)論的情感分析受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。針對(duì)中文在線評(píng)論的特點(diǎn),本文運(yùn)用知識(shí)圖譜、依存句法分析、深度學(xué)習(xí)等技術(shù),圍繞句子級(jí)情感分析和方面級(jí)情感分析,探索了在深度學(xué)習(xí)模型中融合情感知識(shí)圖譜、句法依存關(guān)系、序列化標(biāo)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(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)的句子級(jí)情感分析方法。本文首先以汽車(chē)評(píng)論為例,分析了中文在線評(píng)論的特點(diǎn)。針對(duì)評(píng)論文本存在大量網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)、評(píng)價(jià)對(duì)象缺省、隱式情感表達(dá)、情感詞的極性隨方面詞改變等問(wèn)題,本文提出了構(gòu)建情感知識(shí)圖譜的方法,構(gòu)建了<觀點(diǎn)詞-評(píng)價(jià)對(duì)象-情感極性>情感知識(shí)三元組,不同于以往的實(shí)體關(guān)系三元組。BERT和ERNIE等預(yù)訓(xùn)練模型在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了巨大成就,但深度學(xué)習(xí)模型缺乏特定領(lǐng)域的知識(shí)。知識(shí)圖譜具有較高的實(shí)體/概念覆蓋率和較強(qiáng)的語(yǔ)義表達(dá)能力,可以增強(qiáng)模型的語(yǔ)義表示。本文提出了一種結(jié)合情感分析知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的SAKG-BERT情感分...

【文章頁(yè)數(shù)】：123 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１在線購(gòu)物用戶規(guī)模及使用率（２０１８－２０２１）??情感分析（ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）又稱觀點(diǎn)挖掘（Ｏｐｉｎｉｏｎｍｉｎｉｎｇ），是指通過(guò)對(duì)文本的主觀??

壯學(xué)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(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)民數(shù)量日益激增，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)的發(fā)展使得上網(wǎng)更加便捷??高效。根據(jù)２０２２年《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截止２０２１年１２月，我國(guó)網(wǎng)民數(shù)?....

圖１－２用戶對(duì)某品牌汽車(chē)的評(píng)論??近年來(lái)，社交媒體在信息傳播中發(fā)揮了日?

Ｉ＃士學(xué)位論文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??多的網(wǎng)絡(luò)用戶，互聯(lián)網(wǎng)上涌現(xiàn)了海量的關(guān)于新聞時(shí)政、熱點(diǎn)事件、公眾人物、在線產(chǎn)品服務(wù)等??各種用戶評(píng)論。網(wǎng)民不僅是信息的獲取者，同時(shí)也是信息的提供者。如圖１－２，展示了消費(fèi)者對(duì)??某汽車(chē)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，中間右側(cè)是用戶對(duì)產(chǎn)品的....

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

博士學(xué)位論文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??大，不適合大規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用，因此，自動(dòng)化分析成為必然趨勢(shì)，文本情感分析近年來(lái)備受關(guān)??注，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都進(jìn)行了大量的研究。美國(guó)伊利諾伊大學(xué)的ＬｉｕＢｉｎｇ等研究開(kāi)發(fā)了?Ｏｐｉｎｉｏｎ??Ｏｂｓｅｒｖｅｒ評(píng)論分析系統(tǒng)；....

圖１－５論文總體結(jié)構(gòu)??１９??

博士學(xué)位論文??ＤＯＣＴＯＲＡＬ?ＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ??本文在第３章融合情感知識(shí)圖譜和預(yù)訓(xùn)練模型在句子級(jí)情感分析任務(wù)上取得了較好的性能，??在對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)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(fù)雜程度的影響，復(fù)雜句??式的句子情感分類準(zhǔn)確率要低于簡(jiǎn)單句式。鑒于此，本....

本文編號(hào)：3912684