本文選題：商品評論 + 情感分類��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：通過對商品評論進行基于方面的情感分析,可以得到某件商品各個方面的優(yōu)劣情況。提出利用三層CRF模型進行情感極性分類及強度分析。在CRF模型中,融合了詞、詞性、語氣詞、程度詞、方面和評價詞的共現(xiàn)等特征。在情感句識別、情感極性分類和情感強度分析上得到的F1值分別為86.3%、77.2%、70.7%,證明了:a)分層CRF模型在各個層次的任務(wù)中都能取得較好的結(jié)果;b)語氣詞、程度詞、方面和評價詞的共現(xiàn)特征在情感分類時的有效性。
[Abstract]:Through the aspect-based emotional analysis of commodity reviews, we can get the merits and demerits of each aspect of a commodity. A three-layer CRF model is proposed to classify and analyze the affective polarity. In the CRF model, it combines the co-occurrence of words, parts of speech, mood words, degree words, aspects and evaluators. In affective sentence recognition, affective polarity classification and affective intensity analysis, the F1 values were 86.3 and 77.20.70.This proves that the hierarchical CRF model can obtain better results in all levels of tasks, such as mood words and degree words. The validity of co-occurrence features of aspect and evaluation words in affective classification.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1978616