發(fā)布時(shí)間：2017-04-19 10:24

  本文關(guān)鍵詞：面向電子商務(wù)評(píng)論文本的觀點(diǎn)挖掘系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著Web2.0時(shí)代的到來(lái)，，互聯(lián)網(wǎng)上評(píng)論信息成幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)。對(duì)于這些文本信息，往往包括用戶對(duì)某件事物的看法和論斷。能夠準(zhǔn)確高效的識(shí)別其評(píng)論文本中的觀點(diǎn)信息并加以利用，將具有巨大的實(shí)際應(yīng)用和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 本文首先介紹了觀點(diǎn)挖掘的背景意義，概括列舉了國(guó)內(nèi)外具有代表性的學(xué)者研究情況，然后針對(duì)本文所主要解決的三大問(wèn)題：情感計(jì)算、特征挖掘和觀點(diǎn)分類(lèi)匯總，通過(guò)研究國(guó)內(nèi)外相關(guān)的研究成果，對(duì)一些傳統(tǒng)算法進(jìn)行了改進(jìn)，并提出了一些具有創(chuàng)新性的算法。 (1)在情感計(jì)算當(dāng)中，不僅考慮了分句本身詞語(yǔ)對(duì)分句情感傾向的作用，同時(shí)結(jié)合了上下文語(yǔ)境對(duì)分句情感傾向的影響，提出了一種基于上下文語(yǔ)境的分句情感傾向推斷方法。 (2)在特征屬性挖掘中，采用了基于屬性詞和情感詞修飾關(guān)系的雙向迭代擴(kuò)展方法，針對(duì)中文語(yǔ)言特征，利用臨近原則方法獲取屬性詞和情感詞的修飾關(guān)系。并且通過(guò)屬性詞和情感詞之間的修飾關(guān)聯(lián)關(guān)系，來(lái)發(fā)現(xiàn)隱式的屬性詞。 (3)在觀點(diǎn)分類(lèi)匯總中，利用屬性詞和情感詞的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對(duì)屬性詞進(jìn)行加強(qiáng)聚類(lèi)運(yùn)算，獲得各種粒度上的屬性詞簇。按照屬性詞簇的分類(lèi)以及其他信息，對(duì)觀點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)匯總，獲得用戶關(guān)心的各種主題層面評(píng)價(jià)信息。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)方法相比，本文提出的相關(guān)方法在結(jié)果的準(zhǔn)確率和召回率上均有較大提高，同時(shí)所獲取的觀點(diǎn)信息能夠更加直觀具體的為用戶服務(wù)。
【關(guān)鍵詞】：觀點(diǎn)挖掘 情感計(jì)算 特征挖掘 競(jìng)拍規(guī)則 雙向迭代
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 評(píng)論文本觀點(diǎn)挖掘的背景和研究意義9-11
• 1.2 亟待解決的幾個(gè)問(wèn)題11-13
• 1.2.1 評(píng)論文本的情感計(jì)算11
• 1.2.2 評(píng)論對(duì)象特征的挖掘11-12
• 1.2.3 觀點(diǎn)的分類(lèi)與匯總12-13
• 1.3 相關(guān)研究綜述13-17
• 1.3.1 國(guó)外研究概況13-15
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究概況15-17
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 綜述19-23
• 2.1 本文研究的對(duì)象及特點(diǎn)19
• 2.2 本文主要的研究任務(wù)19-21
• 2.3 本文所用到的數(shù)據(jù)介紹21-23
• 第三章 中文評(píng)論文本的情感極性及強(qiáng)度判斷23-33
• 3.1 基于情感詞典的極性判斷23-25
• 3.1.1 分詞及詞性標(biāo)注23
• 3.1.2 基于否定詞反轉(zhuǎn)語(yǔ)義的情感極性判斷法23-24
• 3.1.3 基于 AuctionRules 算法的主要情感計(jì)算24-25
• 3.2 基于上下文語(yǔ)境的情感極性計(jì)算25-28
• 3.2.1 分句情感強(qiáng)度計(jì)算方法25-27
• 3.2.2 上下文語(yǔ)境的情感極性判別27-28
• 3.3 算法步驟詳細(xì)說(shuō)明28-30
• 3.4 實(shí)驗(yàn)效果分析30-32
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹30-31
• 3.4.2 P，R，F(xiàn) 評(píng)測(cè)結(jié)果31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 評(píng)論文本中評(píng)論對(duì)象的特征挖掘33-50
• 4.1 基于臨近原則的顯式評(píng)論特征挖掘35-36
• 4.2 隱式特征挖掘的方法36-45
• 4.2.1 雙向迭代法構(gòu)建情感詞與屬性詞間的關(guān)聯(lián)關(guān)系37-41
• 4.2.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的目標(biāo)特征確定方法41-44
• 4.2.3 缺省屬性詞的前置推斷方法44-45
• 4.3 屬性詞推斷的整體框架及實(shí)驗(yàn)分析45-49
• 4.3.1 整體框架45-46
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)分析46-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第五章 觀點(diǎn)的分類(lèi)匯總及決策支持50-64
• 5.1 數(shù)據(jù)50-51
• 5.2 整條評(píng)論的情感計(jì)算問(wèn)題51-52
• 5.3 屬性分類(lèi)聚類(lèi)問(wèn)題52-56
• 5.3.1 相似度計(jì)算公式54-55
• 5.3.2 聚類(lèi)算法55-56
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56-63
• 5.4.1 屬性詞聚類(lèi)實(shí)驗(yàn)結(jié)果56-59
• 5.4.2 觀點(diǎn)匯總分類(lèi)實(shí)驗(yàn)結(jié)果59-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 第六章 觀點(diǎn)挖掘系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)64-73
• 6.1 系統(tǒng)總體框架64-65
• 6.2 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)65-66
• 6.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)66-71
• 6.3.1 詞表的構(gòu)建66-67
• 6.3.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)展示67-71
• 6.4 本章小結(jié)71-73
• 第七章 總結(jié)與展望73-75
• 7.1 本文工作總結(jié)73-74
• 7.2 未來(lái)工作展望74-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 致謝80-81

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：316099