本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的在線評論情感傾向性分類

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【摘要】：隨著WEB技術(shù)和電子商務(wù)平臺的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)購物逐漸成為消費者購物的潮流,消費者以在線評論的方式分享自己的購物經(jīng)歷,表達對產(chǎn)品或服務(wù)的偏好和體驗。這些評論包含了消費者對產(chǎn)品、賣家、廠家、物流等網(wǎng)購環(huán)節(jié)的情感傾向,對于商家改進產(chǎn)品,提高服務(wù)質(zhì)量,提升客戶滿意度具有重要的意義,同時對于消費者做出正確的購物決策也有很大的幫助。因此近年來,在線評論情感分析逐漸成為在線評論研究的熱點問題,而其中的情感傾向性分類作為情感分析的主要任務(wù)逐漸受到關(guān)注。本文以在線評論情感傾向性分類的研究為主線,結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論提出新的情感傾向性分類算法。主要從以下三個方面開展本文的研究：首先,針對公共領(lǐng)域情感詞典對專業(yè)領(lǐng)域詞語、網(wǎng)絡(luò)用語和新興詞語收錄不全的問題,提出了將公共情感詞典作為種子情感詞典,以評論預(yù)料庫中的形容詞且未出現(xiàn)公共情感詞典中作為候選情感詞,利用信息論中的點互信息理論計算候選情感詞和種子情感詞的相關(guān)度來擴展公共領(lǐng)域情感詞典,從而構(gòu)建專業(yè)領(lǐng)域情感詞典的算法。其次,針對傳統(tǒng)情感分類算法中忽略文檔詞語語序和缺乏文檔句法分析的問題提出了基于有向網(wǎng)絡(luò)的情感分類模型。該模型根據(jù)消費者在線評論,構(gòu)建評論有向網(wǎng)絡(luò),從評論網(wǎng)絡(luò)的拓撲性質(zhì)和評論文檔的語義內(nèi)容出發(fā)建立在線評論情感傾向性分類模型。首先以詞語共現(xiàn)理論為基礎(chǔ)構(gòu)建評論的有向網(wǎng)絡(luò),然后挖掘網(wǎng)絡(luò)中具有情感信息的子網(wǎng)絡(luò),將子網(wǎng)絡(luò)中由程度詞和否定詞導(dǎo)致的情感偏移引入到韋伯-費希納定律中,提出了一種新的在線評論情感相似性計算方法DNSA(Directed network and syntactic analysis),利用該方法計算測試評論和訓(xùn)練中評論的相似度,選取相似度最大的前K條評論的多數(shù)類作為該評論的情感類別。再次,針對傳統(tǒng)的基于詞袋模型的情感分類算法中忽略文檔特征的語義相關(guān)性信息和文檔結(jié)構(gòu)信息,造成評論情感資源遺漏的問題,提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征選擇的情感傾向性分類模型。首先利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種新的情感分類特征選擇算法NTFS(Complex network feature selection),該算法通過構(gòu)建候選情感特征關(guān)系網(wǎng)絡(luò),利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點重要性評估理論,考慮節(jié)點的局部和全局重要性,提出了利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的度中心性、接近中心性和介數(shù)中心性綜合衡量節(jié)點重要性來選擇情感分類特征的算法,然后結(jié)合經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法SVM、NB、NNET實現(xiàn)在線評論的情感傾向性分類。最后,為了測試算法,以酒店評論和手機評論為實驗數(shù)據(jù)。通過結(jié)果分析,發(fā)現(xiàn)這兩種情感分類算法可以有效的實現(xiàn)在線評論的情感分類,顯著提高情感分類的性能。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 情感分類 情感詞典 特征選擇
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F713.55
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)14-17
• 2 相關(guān)概念介紹17-30
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論17-20
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念17-18
• 2.1.2 節(jié)點重要性評估理論18-20
• 2.2 文本情感分類關(guān)鍵技術(shù)20-29
• 2.2.1 特征選擇20-23
• 2.2.2 文本表示23-24
• 2.2.3 常用分類器24-28
• 2.2.4 分類性能評價28-29
• 2.3 本章小結(jié)29-30
• 3 專業(yè)領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建30-35
• 3.1 情感詞典介紹30-31
• 3.2 專業(yè)領(lǐng)域情感詞典構(gòu)建31-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 4 基于有向網(wǎng)絡(luò)的情感傾向性分類35-43
• 4.1 在線評論詞語共現(xiàn)關(guān)系及有向網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建35-37
• 4.2 評論情感相似度計算及情感分類37-39
• 4.3 算例分析39-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 5 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征選擇的情感傾向性分類43-52
• 5.1 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的情感分類特征選擇43-46
• 5.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建43-44
• 5.1.2 情感分類特征選擇算法44-46
• 5.2 算例分析46-49
• 5.3 兩種情感分類算法比較49-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 結(jié)論52-54
• 參考文獻54-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況57-58
• 致謝58-59

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