隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)在國內(nèi)的迅猛發(fā)展,人們越來越熱衷于在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行購物,商品的評論中包含了許多有價(jià)值的信息,一方面消費(fèi)者可以通過商品評論來了解商品的口碑,進(jìn)而作出相應(yīng)的購買決策;另一方面生產(chǎn)廠家可以通過評論來發(fā)現(xiàn)商品存在的問題,進(jìn)而改善產(chǎn)品質(zhì)量。情感分析又稱為觀點(diǎn)挖掘、情緒分析、情感傾向分析,屬于自然語言處理的具體應(yīng)用,是借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對含有感情色彩的主觀性文本進(jìn)行抽取、組織、分析的過程。針對在線評論進(jìn)行情感分析后,其結(jié)果可為潛在的消費(fèi)者和商家提供必要的決策信息,因此對在線評論進(jìn)行情感分析具有很顯著的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的情感分析一般根據(jù)文本所表達(dá)的情感信息將文本分為褒義和貶義兩種不同的類型,這種粗粒度的結(jié)果不能在更加細(xì)粒度的層次下幫助消費(fèi)者減輕信息過濾的負(fù)擔(dān);此外,有些評論中其評價(jià)對象的屬性沒有在語句中直接顯示出來,往往需要依靠上下文的語境來判斷,對其的情感理解亦不能通過傳統(tǒng)的情感分析來完成。隨著研究的深入,現(xiàn)在的情感分析可分為從文本分析的粒度層次劃分的粗粒度情感分析和細(xì)粒度情感分析,以及從屬性特征角度劃分的顯式情感分析和隱式情感分析。本文針對在線評論的細(xì)粒度情感分析進(jìn)行了較... 

【文章來源】：安徽工程大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２詞法分析示意圖??Ｆｉｕｒｅ?２－２?Ｌｅｘｉｃａｌ?Ａｎａｌｓｉｓ?Ｄｉａｒａｍ??

因此對句子進(jìn)行相應(yīng)的解析顯得尤為必要。目前主流的分詞系統(tǒng)都具有詞法分析和句法??分析的功能。以評論句“手機(jī)手感很好，電量充足，總體感覺還不錯！”為例。??詞法分析如圖２－２所示：??．，：ｔｅ．；?．．？］?：ｎ．：?＾?Ｂ?３?？??科幾手感很好?＇?母運(yùn)充足，總體感覺還不錯�。�??圖２－２詞法分析示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｌｅｘｉｃａｌ?Ａｎａｌｙｓｉｓ?Ｄｉａｇｒａｍ??句法分析如圖２－３所示：??１４??

Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｐｈｏｔｏ?Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ?Ｆｉｖｅ－ｔｕｐｌｅ?Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ??３．?３本章小結(jié)??本章以手機(jī)領(lǐng)域?yàn)槔�，介紹了評論文本數(shù)據(jù)源的來源，并基于部分評論文本人工構(gòu)建了??五元組形式的細(xì)粒度情感詞典，與傳統(tǒng)的情感詞典不同的是，本詞典除了有情感詞還基于同??義詞詞林進(jìn)行了擴(kuò)展，同時(shí)充分考慮了否定詞和修飾詞及其順序?qū)η楦性~的加權(quán)作用，與傳??統(tǒng)的情感詞典相比，其更加具有領(lǐng)域特征。??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于在線評論的商業(yè)競爭情報(bào)自動獲取[J]. 聶卉,李通,何歡,劉夢圓,首歡容.  情報(bào)雜志. 2018(10)
[2]“中興事件”中的典型高端競爭情報(bào)產(chǎn)品分析[J]. 陳峰,張薇.  情報(bào)雜志. 2018(05)
[3]基于K近鄰分類算法的涉恐信息過濾模型研究[J]. 唐華,楊解君,王俊,黃煒.  情報(bào)雜志. 2018(03)
[4]基于網(wǎng)絡(luò)用戶評論情感計(jì)算的用戶痛點(diǎn)分析——以手機(jī)評論為例[J]. 范煒昊,徐健.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(01)
[5]基于情感語義特征抽取的在線評論有用性分類算法與應(yīng)用[J]. 張艷豐,李賀,彭麗徽,侯力鐵.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2017(12)
[6]基于深度學(xué)習(xí)的短文本評論產(chǎn)品特征提取及情感分類研究[J]. 李杰,李歡.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(02)
[7]基于二分網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)用戶評論情感分析[J]. 盧偉聰,徐健.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2018(02)
[8]基于漢語組塊產(chǎn)品特征——觀點(diǎn)對提取與情感分析研究[J]. 劉臣,韓林,李丹丹,安詠雪,霍良安.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(10)
[9]網(wǎng)絡(luò)評論方面級觀點(diǎn)挖掘方法研究綜述[J]. 韓忠明,李夢琪,劉雯,張夢玫,段大高,于重重.  軟件學(xué)報(bào). 2018(02)
[10]基于權(quán)重的Apriori算法在文本統(tǒng)計(jì)特征提取方法中的應(yīng)用[J]. 李昌兵,龐崇鵬,李美平.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2017(09)

碩士論文
[1]基于知識庫的自動問答關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 周博通.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]顧客滿意視角下的“痛點(diǎn)”營銷研究[D]. 劉婷婷.蘭州理工大學(xué) 2017
[3]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的在線評論情感傾向性分類[D]. 張向陽.大連理工大學(xué) 2016
[4]基于依存句法分析的中文評價(jià)對象抽取和情感傾向性分析[D]. 賈治中.東南大學(xué) 2016
[5]面向汽車在線評論的情感分類研究與應(yīng)用[D]. 黃鶴.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品評論情感分類研究[D]. 姚娜娜.首都師范大學(xué) 2013
[7]基于特征的產(chǎn)品評論挖掘關(guān)鍵問題研究[D]. 焦福增.山東大學(xué) 2013
[8]面向產(chǎn)品評價(jià)的細(xì)粒度情感分析技術(shù)研究[D]. 張玥.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[9]基于理解的漢語分詞系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 蘇勇.電子科技大學(xué) 2011
[10]基于隱馬爾科夫模型的中文命名實(shí)體識別研究[D]. 趙琳瑛.西安電子科技大學(xué) 2008



本文編號：3401534