發(fā)布時(shí)間：2018-05-09 04:13

  本文選題：用戶生成內(nèi)容 + 情感分析��； 參考：《安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：用戶生成內(nèi)容情感分析一般是指通過(guò)基于詞典語(yǔ)義規(guī)則或者基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)Web用戶主動(dòng)生成的內(nèi)容進(jìn)行挖掘和分析,并且從中獲得表達(dá)用戶態(tài)度和觀點(diǎn)的一些主觀信息,比如用戶針對(duì)于某個(gè)事件的觀點(diǎn)、建議、情緒、情感傾向等。近兩年,隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)不斷助力電子商務(wù)企業(yè)的發(fā)展,針對(duì)電子商務(wù)企業(yè)評(píng)價(jià)信息情感分析的研究得到了研究者們?cè)絹?lái)越多的重視。本研究主要是以淘寶某商品文本評(píng)價(jià)信息為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)某商品評(píng)價(jià)信息的分析,使得消費(fèi)者和商家從不同的角度了解商品的真實(shí)信息,為后來(lái)消費(fèi)者購(gòu)買該商品提供決策依據(jù),也可以使得商家不斷地提高商品品質(zhì),改進(jìn)商品服務(wù)以及制定合適的銷售方案。論文主要通過(guò)PMI和《知網(wǎng)》相似度計(jì)算的方法給情感詞語(yǔ)賦予相應(yīng)的權(quán)值,采用基于語(yǔ)義規(guī)則,多分類機(jī)器學(xué)習(xí)以及模糊綜合的情感分析方法從某商品每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的分值,好評(píng)率,商品的綜合值等方面對(duì)商品評(píng)價(jià)信息進(jìn)行多角度的分析,并驗(yàn)證了三種方法的有效性。具體的主要工作如下:1基于帶權(quán)值的情感詞典的評(píng)論信息情感分析。首先在基礎(chǔ)情感詞典的基礎(chǔ)上,結(jié)合《知網(wǎng)》相似性計(jì)算和統(tǒng)計(jì)的PMI方法給詞語(yǔ)賦予一定的權(quán)值,構(gòu)建帶權(quán)值的領(lǐng)域情感詞典,除此之外,構(gòu)建否定詞,程度副詞,轉(zhuǎn)折詞語(yǔ)情感詞典并賦予不同的權(quán)值。然后,獲取評(píng)價(jià)信息四元組,利用相應(yīng)的情感極性計(jì)算規(guī)則獲得評(píng)論句子的情感極值,并根據(jù)情感極值對(duì)評(píng)論句子進(jìn)行情感分類。最后,驗(yàn)證了帶權(quán)值領(lǐng)域情感詞典和情感計(jì)算規(guī)則用于情感分析的有效性。2基于多分類的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的評(píng)論信息情感分析。論文對(duì)文本表示,特征選擇和特征權(quán)重的計(jì)算方法進(jìn)行了介紹,并針對(duì)短文本評(píng)價(jià)信息的特性改進(jìn)了布爾函數(shù)特征權(quán)值的計(jì)算方法,用詞語(yǔ)權(quán)值代替“1”,“0”進(jìn)行文本表示,并且引入?yún)?shù)α來(lái)縮小權(quán)值相近的評(píng)價(jià)信息的距離,提高分類的準(zhǔn)確率。并用χ統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行特征選擇,通過(guò)KNN,SVM和樸素貝葉斯方法三種分類模型驗(yàn)證了改進(jìn)的布爾函數(shù)特征權(quán)重計(jì)算方法的有效性。3基于模糊綜合評(píng)價(jià)方法的評(píng)論信息情感分析。論文針對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)的需要,構(gòu)建了指標(biāo)體系,確定了評(píng)價(jià)對(duì)象應(yīng)該歸屬的指標(biāo),引入了情感分析的方法。然后利用模糊統(tǒng)計(jì)的方法確定了模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣和指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重,最后獲得商品的綜合評(píng)價(jià)值。并利用模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)某商品的評(píng)價(jià)信息進(jìn)行了評(píng)價(jià)。
[Abstract]:Generally speaking, user-generated content emotional analysis refers to mining and analyzing the content generated by Web users based on lexicon semantic rules or machine learning, and obtaining some subjective information to express users' attitudes and opinions. Such as the user's point of view on an event, advice, emotions, emotional tendencies and so on. In the past two years, with the development of e-commerce enterprises, more and more researchers have paid more and more attention to the research of evaluation information emotion analysis of e-commerce enterprises. This research mainly takes Taobao commodity text evaluation information as the research object, through the analysis to the certain commodity appraisal information, causes the consumer and the merchant to understand the commodity real information from the different angle, To provide decision basis for later consumers to buy the goods, it can also make merchants continuously improve the quality of goods, improve goods and services, and formulate appropriate sales plans. In this paper, the corresponding weights are given to the affective words by the methods of PMI and similarity calculation. The emotion analysis method based on semantic rules, multi-classification machine learning and fuzzy synthesis is used to evaluate the value of each object of a commodity. The evaluation information is analyzed from different angles in the aspects of high praise rate and comprehensive value of commodity, and the validity of the three methods is verified. The main work is as follows: 1. Emotion Analysis of comment Information based on weighted emotion Dictionary. First of all, on the basis of the basic emotion dictionary, combining the PMI method of similarity calculation and statistics, this paper gives a certain weight to the words and constructs a domain emotion dictionary with weighted value. In addition, the negative words and degree adverbs are constructed. A lexicon of words and expressions with different weights. Then, the quaternion of evaluation information is obtained, and the emotional extremum of the comment sentence is obtained by using the corresponding rules of emotional polarity calculation, and the emotion classification of the comment sentence is carried out according to the emotional extremum. Finally, the validity of weighted domain emotion dictionary and emotion computing rules for emotion analysis is verified. This paper introduces the methods of text representation, feature selection and calculation of feature weights, and improves the calculation method of Boolean function feature weights according to the characteristics of the evaluation information in this paper, and uses the word weight instead of "1". "0" is used to represent the text, and the parameter 偽 is introduced to reduce the distance of the evaluation information with similar weights and to improve the accuracy of classification. The feature selection is carried out by 蠂 -statistic method. The validity of the improved Boolean function feature weight calculation method based on the fuzzy comprehensive evaluation method is verified by three classification models, KNN SVM and naive Bayes method. 3. The emotion analysis of comment information is based on fuzzy comprehensive evaluation method. In order to meet the needs of fuzzy comprehensive evaluation, the paper constructs an index system, determines the index that the evaluation object should belong to, and introduces the method of emotion analysis. Then the corresponding weights of fuzzy comprehensive evaluation matrix and index are determined by the method of fuzzy statistics and finally the comprehensive evaluation value of commodities is obtained. The fuzzy comprehensive evaluation method is used to evaluate the evaluation information of a commodity.
【學(xué)位授予單位】：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F724.6;F274

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本文編號(hào)：1864525