發(fā)布時(shí)間：2021-05-17 21:04

　　隨著社交媒體逐漸興起,更多的用戶選擇在各類網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上發(fā)表自身的看法。這類表達(dá)大多以評(píng)論數(shù)據(jù)的形式被展示在網(wǎng)絡(luò)之中,以供其他人進(jìn)行瀏覽和進(jìn)一步的探討。游戲平臺(tái)作為近年快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)類型之一,其內(nèi)部也留下了大量的用戶游戲評(píng)論數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著重要的價(jià)值�？梢岳米匀徽Z(yǔ)言處理的相關(guān)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,面向游戲評(píng)論的評(píng)價(jià)標(biāo)簽抽取技術(shù)的研究對(duì)發(fā)掘用戶信息、幫助提高用戶體驗(yàn)等方面有著重要的指導(dǎo)意義。本課題主要任務(wù)為:給定一段游戲評(píng)論文本信息,通過(guò)模型自動(dòng)抽取出富含游戲特征的評(píng)價(jià)標(biāo)簽。研究?jī)?nèi)容屬于細(xì)粒度情感分析領(lǐng)域,主要有以下四個(gè)子任務(wù):評(píng)價(jià)對(duì)象的抽取、評(píng)價(jià)詞的抽取、評(píng)價(jià)對(duì)象與評(píng)價(jià)詞的搭配、候選標(biāo)簽聚類。以往的研究中,對(duì)于此類任務(wù)的解決方法大多是使用一種線性的、流程化的方式,從第一個(gè)子任務(wù)到最后一個(gè)子任務(wù)分步進(jìn)行處理,層層遞進(jìn),處理流程冗長(zhǎng)復(fù)雜。本論文提出一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以同時(shí)進(jìn)行對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞的抽取。分別獲取到評(píng)價(jià)對(duì)象以及評(píng)價(jià)詞之后,只需通過(guò)簡(jiǎn)單分析,可以得到候選標(biāo)簽。最后使用Kmeans算法對(duì)候選標(biāo)簽進(jìn)行聚類分析,篩選出富有代表性的評(píng)價(jià)標(biāo)簽。本研究的最終展現(xiàn)... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究目的和意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題研究的目的和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 評(píng)價(jià)對(duì)象及評(píng)價(jià)詞抽取的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 評(píng)價(jià)標(biāo)簽抽取的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 游戲評(píng)論生存環(huán)境分析
        1.2.4 評(píng)價(jià)標(biāo)簽抽取技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 本文研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 本文章節(jié)安排
第2章 基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的游戲評(píng)價(jià)抽取
    2.1 引言
    2.2 游戲評(píng)論數(shù)據(jù)分析
    2.3 評(píng)價(jià)對(duì)象及評(píng)價(jià)詞抽取的算法研究
    2.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        2.4.1 游戲評(píng)論語(yǔ)料集分析
        2.4.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>    2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于語(yǔ)義表示的游戲評(píng)價(jià)標(biāo)簽聚類
    3.1 引言
    3.2 游戲評(píng)價(jià)標(biāo)簽數(shù)據(jù)分析
    3.3 游戲評(píng)價(jià)標(biāo)簽聚類的算法研究
    3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.1 候選評(píng)價(jià)標(biāo)簽分析
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料集分析
        3.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
    4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理
        4.1.1 數(shù)據(jù)搜集
        4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.3 數(shù)據(jù)管理
    4.2 目標(biāo)用戶分析
    4.3 頁(yè)面關(guān)系設(shè)計(jì)
    4.4 小程序界面設(shè)計(jì)
    4.5 小程序編程分析
    4.6 發(fā)布及測(cè)試
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向方面記憶網(wǎng)絡(luò)的IT產(chǎn)品細(xì)粒度情感分析[J]. 李晉源,康雁,楊其越,王沛堯,崔國(guó)榮.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020(03)
[2]基于疊層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義關(guān)系分類模型[J]. 郝志峰,陳培輝,蔡瑞初,溫雯,王麗娟.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2020(01)
[3]在線評(píng)論研究綜述:基于細(xì)粒度情感分析視角[J]. 賈守帆,張博,彭世豪.  電子商務(wù). 2018(11)
[4]基于LSTM的商品評(píng)論情感分析[J]. 於雯,周武能.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(08)
[5]微信小程序的廣告形式與效果研究——以小游戲“跳一跳”為例[J]. 李夢(mèng)媛.  新媒體研究. 2018(13)
[6]基于多特征融合與雙向RNN的細(xì)粒度意見(jiàn)分析[J]. 郝志峰,黃浩,蔡瑞初,溫雯.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(07)
[7]網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品評(píng)論細(xì)粒度意見(jiàn)挖掘研究綜述[J]. 顏端武,江蕊,楊雄飛,鞠寧.  現(xiàn)代情報(bào). 2018(07)
[8]使用深度長(zhǎng)短時(shí)記憶模型對(duì)于評(píng)價(jià)詞和評(píng)價(jià)對(duì)象的聯(lián)合抽取[J]. 沈亞田,黃萱菁,曹均闊.  中文信息學(xué)報(bào). 2018(02)
[9]An overview of multi-task learning[J]. Yu Zhang,Qiang Yang.  National Science Review. 2018(01)
[10]一種基于聯(lián)合深度學(xué)習(xí)模型的情感分類方法[J]. 楊艷,徐冰,楊沐昀,趙晶晶.  山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2017(09)

碩士論文
[1]在線評(píng)論細(xì)粒度屬性情感分類模型研究[D]. 楊伊態(tài).武漢紡織大學(xué) 2018
[2]面向產(chǎn)品評(píng)論的細(xì)粒度情感分析[D]. 李盛秋.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]手游評(píng)論情感分析關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 陳海棋.華南理工大學(xué) 2017
[4]基于樹(shù)核函數(shù)的中文實(shí)體語(yǔ)義關(guān)系抽取方法的研究[D]. 莊成龍.蘇州大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3192450