本文關(guān)鍵詞：面向產(chǎn)品評(píng)論分析的短文本情感主題模型

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【摘要】：情感主題聯(lián)合生成模型已經(jīng)成功應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論分析.然而,隨著智能終端設(shè)備的廣泛應(yīng)用,由于屏幕及輸入限制,用戶書寫的評(píng)論越來越短,我們不得不面對(duì)短評(píng)論中的文本稀疏問題.本文提出了一個(gè)針對(duì)短文本的聯(lián)合情感 主題模型SSTM(Short-text sentiment-topic model)來解決稀疏性問題.不同于一般主題模型中通常采用的基于文檔產(chǎn)生過程的建模方法,我們直接對(duì)整個(gè)語料集合的產(chǎn)生過程建模.在產(chǎn)生文檔集的過程中,我們每次采樣一個(gè)詞對(duì),同一個(gè)詞對(duì)中的詞有相同的情感極性和主題.我們將SSTM模型應(yīng)用于兩個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)據(jù)集.在三個(gè)實(shí)驗(yàn)任務(wù)中,通過定性分析驗(yàn)證了主題發(fā)現(xiàn)的有效性,并與經(jīng)典方法進(jìn)行定量對(duì)比,SSTM模型的文檔級(jí)情感分類性能也有較大提升.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;平頂山學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 情感分類 情感主題模型 主題模型 短文本主題模型 文本稀疏
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373108,61173062,61133012) 國家社會(huì)科學(xué)重大招標(biāo)計(jì)劃項(xiàng)目(11&ZD189)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 產(chǎn)品評(píng)論挖掘技術(shù)是輔助分析海量評(píng)論信息的一種有效手段,其目標(biāo)是檢測(cè)出文本中所表達(dá)的對(duì)某一話題的情感(觀點(diǎn))信息,根據(jù)分析的粒度可以分為文檔級(jí)、句子級(jí)和元素級(jí)[1-5].對(duì)于評(píng)論文本而言,其包含的觀點(diǎn)信息中兩個(gè)最重要內(nèi)容分別是評(píng)價(jià)目標(biāo)(在產(chǎn)品評(píng)論中稱為aspect)和情感極

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