【摘要】：隨著電子商務(wù)的普及與發(fā)展,大部分網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)商品前都會(huì)瀏覽商品的用戶(hù)評(píng)論信息,這些評(píng)論信息不僅對(duì)消費(fèi)者做購(gòu)買(mǎi)決策有幫助,對(duì)生產(chǎn)廠家或電商公司獲取商品市場(chǎng)反饋也有重要貢獻(xiàn)。然而,從海量的商品評(píng)論中獲取對(duì)用戶(hù)有用的信息是一件很繁瑣的事情,因此情感分析(Sentiment Analysis/Opinion Mining)應(yīng)運(yùn)而生。情感分析的主要工作就是挖掘并分析文本信息,實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的情感分類(lèi)或情感極性判定。情感分析不僅在商品評(píng)論分析領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,在網(wǎng)絡(luò)輿情分析,金融股市分析和垃圾郵件處理等方面也有較高的研究?jī)r(jià)值。情感分析在自然語(yǔ)言處理,信息檢索,數(shù)據(jù)挖掘以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都有涉及,因此,研究情感分析的方法也比較全面。情感分析的主要內(nèi)容分為兩部分:傾向性信息識(shí)別和傾向性信息分類(lèi),在眾多的研究方法中提高識(shí)別精度和分類(lèi)精度一直是情感分析研究的重點(diǎn)。按分析的粒度的可以把情感分析分為篇章級(jí)別、句子級(jí)別、短語(yǔ)級(jí)別和詞語(yǔ)級(jí)別。早期的情感分析主要集中在篇章級(jí)別和句子級(jí)別,隨著用戶(hù)提出的要求變高,短語(yǔ)級(jí)別和詞語(yǔ)級(jí)別這種細(xì)粒度的情感分析逐漸成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。本文主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行詞語(yǔ)級(jí)別的情感分析研究,主要內(nèi)容:1.研究了抓取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的方法,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分詞、詞性標(biāo)注和去噪聲。2.研究識(shí)別情感詞和評(píng)價(jià)對(duì)象詞語(yǔ)的方法。情感分析中識(shí)別情感詞和評(píng)價(jià)對(duì)象的精度一直是研究的重點(diǎn),因此本文充分利用情感關(guān)系和詞語(yǔ)本身的特性就如何有效地識(shí)別情感詞和評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行了詳細(xì)的研究。除此之外,還實(shí)現(xiàn)了另外兩種方法作為本文的對(duì)比實(shí)驗(yàn),針對(duì)不同的抽取方法進(jìn)行了詳細(xì)分析。3.研究了情感詞的情感傾向分析方法。把情感詞的情感極性分為正面、中性和負(fù)面三個(gè)類(lèi)別。首先分別用超限學(xué)習(xí)機(jī)、支持向量機(jī)和Softmax回歸進(jìn)行實(shí)驗(yàn),然后選出分類(lèi)結(jié)果做好的分類(lèi)器。
[Abstract]:With the popularity and development of electronic commerce, most online consumers will browse the consumer comment information before purchasing the goods, which is not only helpful for consumers to make purchase decisions. For manufacturers or e-commerce companies to obtain feedback on the commodity market also has an important contribution. However, it is very tedious to get useful information from a large number of commodity reviews, so emotion analysis (Sentiment Analysis/Opinion Mining) emerges as the times require. The main work of affective analysis is to mine and analyze text information to realize the corresponding emotional classification or emotional polarity judgment. Affective analysis is not only widely used in the field of commodity comment analysis, but also has high research value in network public opinion analysis, financial stock market analysis and spam processing. Affective analysis is involved in natural language processing, information retrieval, data mining and machine learning. The main content of affective analysis is divided into two parts: the identification of tendentiousness information and the classification of tendentiousness information. Improving the recognition accuracy and classifying accuracy in many research methods has always been the focus of affective analysis research. Affective analysis can be classified into text level, sentence level, phrase level and word level according to the granularity of analysis. The early affective analysis mainly focuses on the text level and sentence level. As the demands of users become higher phrase level and word level such fine-grained emotional analysis has gradually become the focus of current research. This article is mainly to the network product comment carries on the word level emotion analysis research, the main content: 1. This paper studies the method of grabbing web page data, and carries on word segmentation, part of speech tagging and denoising. 2. 2. This paper studies the methods of identifying affective words and evaluating object words. The accuracy of identifying emotional words and evaluating objects in affective analysis has always been the focus of research. Therefore, this paper makes full use of the characteristics of affective relationships and words themselves to study in detail how to effectively identify affective words and evaluation objects. In addition, two other methods are implemented as the contrast experiment in this paper, and the different extraction methods are analyzed in detail. This paper studies the affective tendency analysis of affective words. The affective polarity of affective words is divided into three categories: positive, neutral and negative. First, the experiments are carried out by using the out-of-limit learning machine, support vector machine and Softmax regression respectively, and then the classifier with good classification results is selected.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2412658