本文選題：口碑?dāng)?shù)據(jù) + 聯(lián)合模型　； 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年09期

【摘要】：為了同時(shí)挖掘商品口碑?dāng)?shù)據(jù)中所談?wù)摰膶?duì)象、對(duì)象的某個(gè)方面以及評(píng)論者對(duì)這個(gè)方面的觀點(diǎn),用于指導(dǎo)消費(fèi)者消費(fèi)和生產(chǎn)廠家對(duì)商品的改進(jìn),該文面向口碑?dāng)?shù)據(jù)提出一個(gè)無(wú)監(jiān)督對(duì)象方面情感聯(lián)合模型。該模型假設(shè)方面分布依賴于對(duì)象分布,情感分布依賴于方面分布和對(duì)象分布,詞是采樣的最小單位。在汽車口碑?dāng)?shù)據(jù)上進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:無(wú)監(jiān)督對(duì)象方面情感聯(lián)合模型不僅可以判別文本方面和文本情感的類別,還可以獲取文本對(duì)象信息。
[Abstract]:In order to simultaneously excavate the objects discussed in the word-of-mouth data, one aspect of the object and the view of the reviewer on this aspect are used to guide consumer consumption and the improvement of the goods by manufacturers. This paper presents a joint model of unsupervised objects for word-of-mouth data. The model assumes that the aspect distribution depends on the object distribution, the emotional distribution on the aspect distribution and the object distribution, and the word is the smallest unit of sampling. Several experiments on automobile word-of-mouth data are carried out. The experimental results show that the unsupervised object emotion joint model can not only distinguish the text aspect and the text emotion category, but also obtain the text object information.
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山西大學(xué)計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61573231,61632011,61672331,61432011,U1435212) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)項(xiàng)目(2015AA015407) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)計(jì)劃項(xiàng)目(2015091001-0102)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2009640