本文選題：網(wǎng)絡(luò)評(píng)論 + 情感分析��； 參考：《中國計(jì)量大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：電子商務(wù)、論壇等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),有效拉近了制造企業(yè)與消費(fèi)者之間的距離,企業(yè)可以通過用戶評(píng)論直接了解客戶的使用體驗(yàn),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品在使用階段暴露的質(zhì)量問題,為產(chǎn)品的質(zhì)量改進(jìn)提供方向。本文以網(wǎng)絡(luò)評(píng)論為研究對(duì)象,利用特征詞提取、情感分析、序列模式挖掘等方法,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品質(zhì)量水平評(píng)估和質(zhì)量問題發(fā)現(xiàn)。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)質(zhì)量特征詞的提取與語義樹構(gòu)建。本文將質(zhì)量特征詞提取看成是序列標(biāo)注問題,利用條件隨機(jī)場進(jìn)行模型訓(xùn)練,在特征方面,采用了詞形、詞性、上下文、依存關(guān)系、支配詞、情感判斷等特征,實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量特征詞的自動(dòng)提取。構(gòu)建了描述質(zhì)量特征詞之間語義關(guān)系的語義樹,提出了基于詞語相似性的同義子節(jié)點(diǎn)添加和基于詞語相關(guān)性的隸屬子節(jié)點(diǎn)添加兩種語義樹擴(kuò)展方法。(2)產(chǎn)品質(zhì)量水平評(píng)估與質(zhì)量問題發(fā)現(xiàn)。首先提出了基于情感詞典的質(zhì)量特征詞情感得分計(jì)算方法,然后分析了否定詞和程度副詞對(duì)情感得分的影響,接著基于語義樹和情感得分,提出了產(chǎn)品質(zhì)量水平評(píng)估方法。研究了質(zhì)量否定句的序列模式,提出了基于序列模式挖掘的產(chǎn)品質(zhì)量問題發(fā)現(xiàn)方法。(3)產(chǎn)品質(zhì)量分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)由數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、質(zhì)量特征詞提取、語義樹構(gòu)建、質(zhì)量水平評(píng)估和質(zhì)量問題發(fā)現(xiàn)等六個(gè)模塊組成。
[Abstract]:E-commerce, forums and other network platforms have effectively narrowed the distance between manufacturing enterprises and consumers. Enterprises can directly understand the experience of customers through user reviews and discover the quality problems exposed by products during the use phase. Provide direction for product quality improvement. In this paper, we use the methods of feature word extraction, emotion analysis and sequential pattern mining to realize product quality level evaluation and quality problem discovery. The main contents of this paper are as follows: 1) extraction of quality feature words and construction of semantic tree. In this paper, the quality feature word extraction is regarded as a sequence tagging problem, and the conditional random field is used to train the model. In the feature aspect, it adopts the features of word form, part of speech, context, dependency, dominant word, emotional judgment, and so on. The automatic extraction of quality feature words is realized. A semantic tree is constructed to describe the semantic relationship between quality features. Two semantic tree extension methods, synonymous sub-node addition based on word similarity and subordinate sub-node addition based on word correlation, are proposed to evaluate product quality level and find quality problems. In this paper, an affective score calculation method based on emotion dictionary is proposed, and then the influence of negative words and degree adverbs on emotion score is analyzed. Then, based on semantic tree and emotion score, a product quality evaluation method is proposed. In this paper, the sequential pattern of quality negatives is studied, and the product quality analysis system based on sequential pattern mining is proposed. The system consists of six modules: data capture, data preprocessing, quality feature extraction, semantic tree construction, quality level evaluation and quality problem finding.
【學(xué)位授予單位】：中國計(jì)量大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1788366