【摘要】：目前隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,特別是在進(jìn)入Web2.0時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生了大量的信息。其中這些信息大部分都是由互聯(lián)網(wǎng)用戶創(chuàng)造的,而這些信息很大一部分是以文字的形式出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上。人們會(huì)使用電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行購(gòu)物,會(huì)留下對(duì)產(chǎn)品的評(píng)論;人們會(huì)通過(guò)新聞網(wǎng)站閱讀最新的新聞消息,留下自己對(duì)該新聞的看法與觀點(diǎn);人們也會(huì)在各種社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)表自己的各種情感。而對(duì)于這些文字信息的挖掘產(chǎn)生了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的各種技術(shù)與研究方向,其中對(duì)文本情感的分析是目前熱門的研究課題。通過(guò)對(duì)用戶發(fā)表的文字信息使用自動(dòng)的情感分析技術(shù),在現(xiàn)實(shí)中有許多應(yīng)用場(chǎng)景,例如產(chǎn)品推薦系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)、政務(wù)決策系統(tǒng)等。中國(guó)作為擁有世界互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量最多的國(guó)家之一,對(duì)于中文文本的情感分析需求日益增加。本文對(duì)酒店領(lǐng)域中文評(píng)論情感傾向分析應(yīng)用進(jìn)行了研究,主要任務(wù)有:(1)構(gòu)建了一個(gè)酒店領(lǐng)域的特征詞典和情感詞典。情感詞典構(gòu)建中使用常用的中文情感詞典作為基礎(chǔ)詞典,抽取酒店領(lǐng)域評(píng)論中的情感詞,并且使用詞向量計(jì)算詞之間的相似度的方法來(lái)確定候選情感詞的情感傾向,以此來(lái)擴(kuò)展詞典。(2)利用句法依存關(guān)系分析,特征詞典與情感詞典,對(duì)酒店評(píng)論進(jìn)行細(xì)粒度情感傾向分析。通過(guò)抽取特征詞,情感詞與修飾詞等組成的情感搭配元素組合并進(jìn)行情感傾向計(jì)算,獲得酒店在各個(gè)屬性特征上的情感傾向評(píng)價(jià)。(3)對(duì)酒店整條評(píng)論進(jìn)行情感傾向分析,采用情感詞典與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的方法。首先對(duì)評(píng)論使用情感詞典計(jì)算情感傾向值,挑選出每一類中情感傾向值明顯的評(píng)論作為訓(xùn)練集,并且使用多特征融合方法結(jié)合多個(gè)SVM-KNN分類器能力進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)表明優(yōu)化挑選訓(xùn)練集能提高分類器效果,多特征融合方法比單一分類器效果略有優(yōu)勢(shì)。(4)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于評(píng)論情感分析的酒店檢索系統(tǒng)。目前的酒店預(yù)訂網(wǎng)站對(duì)酒店的檢索都是使用酒店的客觀指標(biāo),比如酒店位置,價(jià)格范圍等。而本文的系統(tǒng)不僅使用酒店的客觀指標(biāo)并且通過(guò)對(duì)酒店評(píng)論進(jìn)行情感傾向分析,得到用戶對(duì)酒店的主觀評(píng)價(jià)指標(biāo),比如性價(jià)比是否高,環(huán)境是否舒適等。結(jié)合用戶對(duì)酒店的客觀與主觀指標(biāo)要求,進(jìn)行酒店檢索,將結(jié)果返回給用戶。
[Abstract]:At present, with the development of the Internet, especially in the Web2.0 era, the Internet has produced a lot of information. Most of this information is created by Internet users, and a large part of this information appears on the Internet in the form of text. People will use e-commerce sites for shopping, will leave comments on the products, people will read the latest news through the news site, leaving their own views and views on the news. People also express their emotions on various social networking platforms. The mining of these text information has produced a variety of technologies and research directions in the field of natural language processing, among which the analysis of text emotion is a hot research topic. Through the use of automatic emotion analysis technology for the text information published by users, there are many application scenarios in reality, such as product recommendation system, network public opinion analysis system, government decision system and so on. As one of the countries with the largest number of Internet users in the world, China has a growing demand for emotional analysis of Chinese texts. The main tasks of this paper are as follows: (1) A characteristic dictionary and an emotional dictionary are constructed. In the construction of emotion dictionary, the commonly used Chinese emotion dictionary is used as the basic dictionary to extract the emotion words from the hotel domain comments, and the method of calculating the similarity between the words by word vector is used to determine the emotion tendency of the candidate emotion words. (2) using syntactic dependency analysis, feature dictionary and emotion dictionary to analyze the fine grained emotional tendency of hotel comment. By extracting feature words, affective words and modifiers of emotional collocation elements and calculating emotional tendency, the evaluation of hotel's emotional tendency on each attribute feature is obtained. (3) the emotional tendency of the whole comment is analyzed. The method of combining emotion dictionary with machine learning is adopted. Firstly, the emotion dictionary is used to calculate the affective tendency, and the comments with obvious affective tendency in each category are selected as the training set, and the multi-feature fusion method combined with the ability of multiple SVM-KNN classifiers is used to classify the comments. Experiments show that the optimal selection training set can improve the classifier effect, and the multi-feature fusion method has some advantages over a single classifier. (4) A hotel retrieval system based on comment and emotion analysis is designed and implemented. At present, the hotel reservation website searches the hotel using the hotel objective index, such as hotel location, price range and so on. The system of this paper not only uses the objective index of the hotel, but also gets the subjective evaluation index of the hotel by analyzing the emotional tendency of the hotel comment, such as whether the ratio of performance to price is high, whether the environment is comfortable, and so on. According to the objective and subjective requirements of the users, the hotel retrieval is carried out and the results are returned to the users.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1;TP181

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本文編號(hào)：2399500