本文關(guān)鍵詞：C2C電子商務(wù)服裝產(chǎn)品客戶評(píng)論要素及其對(duì)滿意度的影響，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《江西財(cái)經(jīng)大學(xué)》 2012年

基于多特征融合的中文情感分類方法研究

張兆年  

【摘要】：近年來(lái),隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展和傳播方式的逐漸完善,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用不斷豐富,網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、網(wǎng)上預(yù)訂的使用率持續(xù)上升。由此,消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)購(gòu)商品作出的評(píng)價(jià)越來(lái)越多,也使得網(wǎng)頁(yè)評(píng)論中包含情感信息的不斷增加。一方面,這些信息不僅幫助供應(yīng)商及時(shí)地了解客戶對(duì)商品的認(rèn)知感,也為產(chǎn)品或服務(wù)的改進(jìn)提供了支持；另一方面,越來(lái)越多的消費(fèi)者在購(gòu)買商品時(shí)會(huì)事先查閱這些評(píng)論,而評(píng)論中包含的情感信息在很大程度上決定著顧客的購(gòu)買意向,了解這些情感信息對(duì)于供應(yīng)商和消費(fèi)者都顯得越來(lái)越重要。但是,由于網(wǎng)絡(luò)中所包含的信息量巨大,消費(fèi)者或供應(yīng)商要閱讀所有的評(píng)論,并進(jìn)行決策將會(huì)遇到很大的困難。因此,如何從這些評(píng)論中挖掘有用的情感信息,將成為目前一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。 情感挖掘可以幫助我們挖掘潛在的觀點(diǎn)和情感信息,目前的情感挖掘研究主要從詞語(yǔ)、句子和文檔、特征級(jí)別進(jìn)行挖掘,將挖掘深入到特征級(jí)別可以獲得更多評(píng)論中關(guān)于商品或服務(wù)的細(xì)節(jié)的情感信息。然而,目前關(guān)于特征級(jí)別的情感挖掘研究還比較少,而且缺少情感挖掘的語(yǔ)料資源的支持。本文主要從領(lǐng)域特征集合的構(gòu)建以及基于多特征融合的情感分類方面開(kāi)展研究。 在領(lǐng)域特征的構(gòu)造方面,本文首先對(duì)先前的方法進(jìn)行了改進(jìn),主要通過(guò)設(shè)計(jì)二級(jí)特征、構(gòu)造模式和詞匯集合、自動(dòng)抽取幾個(gè)步驟從未標(biāo)注的語(yǔ)料中抽取領(lǐng)域特征和極性詞,構(gòu)成句法規(guī)則集合。在情感分類的研究過(guò)程中,本文采用了機(jī)器學(xué)習(xí)方法與語(yǔ)義傾向分析方法相融合的技術(shù)手段。首先使用HowNet計(jì)算情感特征,從文本中抽取情感特征,再將情感特征與機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的無(wú)內(nèi)容特征和領(lǐng)域特征進(jìn)行融合,形成了3個(gè)新的特征集合；然后對(duì)其中的兩個(gè)特征進(jìn)行特征提取,縮減特征規(guī)模；繼而,獲得了2個(gè)新的特征集合；最后,將所有特征集合結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行情感分類實(shí)驗(yàn)。 本文進(jìn)行了兩組實(shí)驗(yàn),首先對(duì)酒店領(lǐng)域的評(píng)論進(jìn)行了抽取領(lǐng)域特征的實(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果顯示,所使用的方法在抽取極性詞較子特征能夠獲得更高的正確率；接著,另一組實(shí)驗(yàn)通過(guò)采集關(guān)于多種產(chǎn)品的中文評(píng)論,并構(gòu)造不同特征集合,以無(wú)內(nèi)容特征作為基準(zhǔn)進(jìn)行情感分類實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,通過(guò)加入情感特征、多種類型特征的融合可以提高分類的效果,而進(jìn)行特征提取能夠進(jìn)一步提高分類效果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F713.36
【目錄】：

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本文編號(hào)：116418