本文關(guān)鍵詞：細(xì)粒度中文網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)評(píng)論情感極性分類方法研究

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【摘要】：近年來,隨著電子商務(wù)和各種類型互聯(lián)網(wǎng)互動(dòng)社區(qū)的同步快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)評(píng)論信息,形成了具有重要商業(yè)價(jià)值的大數(shù)據(jù)集。網(wǎng)絡(luò)商品評(píng)論的情感分析技術(shù)能夠從主觀性文本中識(shí)別、抽取相關(guān)的傾向性信息,通過特定算法以量化形式描述出文本所表達(dá)的主觀意見,借此推測(cè)出評(píng)論者對(duì)所購買商品或服務(wù)的喜好程度,能夠影響消費(fèi)者的決策行為,對(duì)于改進(jìn)商品特性、精準(zhǔn)推送商品信息也具有重要的指導(dǎo)意義。為使情感分析的效用更加精準(zhǔn)的作用于某一屬性之上,以最大發(fā)揮消費(fèi)評(píng)論的商業(yè)價(jià)值,本文開展網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)評(píng)論分析中情感詞與屬性詞的自動(dòng)提取算法,以及基于情感詞與屬性詞分析的細(xì)粒度網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)評(píng)論情感極性分類方法研究。本文首先利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)抓取了網(wǎng)絡(luò)餐飲消費(fèi)評(píng)論作為語料庫,借助機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域的理論知識(shí),結(jié)合中文網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)語言表達(dá)方式的特點(diǎn),提出一種基于語料的領(lǐng)域情感詞庫自動(dòng)構(gòu)建方法；結(jié)合了餐飲評(píng)論中情感詞與屬性詞之間的特征分析,提出基于名詞+LDA(Latent Dirichlet Allocation)和基于字詞間距+LDA+情感詞庫兩種屬性詞搜尋策略,并對(duì)方法和策略的有效性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析；構(gòu)建情感評(píng)價(jià)單元,根據(jù)情感評(píng)價(jià)單元進(jìn)行情感計(jì)算,依據(jù)計(jì)算得分實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的文本情感分析,將細(xì)粒度情感分析結(jié)果以圖形化層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行了輸入顯不。通過本文的研究能夠進(jìn)一步提高用戶評(píng)論情感分析的精確性,并使其在產(chǎn)品或服務(wù)改進(jìn)、消費(fèi)決策過程中發(fā)揮更大的指導(dǎo)作用。
【關(guān)鍵詞】：細(xì)粒度 情感詞 屬性詞 LDA主題模型 情感極性分類
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-23
• 1.1 論文的研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-21
• 1.2.1 文本分類技術(shù)研究11-15
• 1.2.2 情感分類技術(shù)研究15-21
• 1.2.3 存在的問題和挑戰(zhàn)21
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排21-23
• 1.3.1 論文主要研究?jī)?nèi)容21-22
• 1.3.2 論文的組織結(jié)構(gòu)22-23
• 第2章 相關(guān)知識(shí)介紹與研究方案設(shè)計(jì)23-29
• 2.1 中文自然語言處理相關(guān)知識(shí)23-25
• 2.1.1 中文分詞23-24
• 2.1.2 中文詞性標(biāo)注24-25
• 2.1.3 中文分詞系統(tǒng)25
• 2.2 情感詞與屬性詞的搭配抽取25-27
• 2.2.1 情感詞與屬性詞25-26
• 2.2.2 情感詞與屬性詞的搭配抽取26-27
• 2.3 研究方案設(shè)計(jì)27-28
• 2.3.1 總體研究過程框架27
• 2.3.2 研究方案設(shè)計(jì)說明27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于語料的領(lǐng)域情感詞庫構(gòu)建方法29-40
• 3.1 領(lǐng)域情感詞庫構(gòu)建總體過程框架29-30
• 3.2 領(lǐng)域情感詞庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)30-31
• 3.3 語料選取與預(yù)處理31-33
• 3.3.1 語料選取31-32
• 3.3.2 語料預(yù)處理32-33
• 3.4 領(lǐng)域基準(zhǔn)情感詞集構(gòu)建33-38
• 3.4.1 基于公共詞典庫的領(lǐng)域基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)情感詞集構(gòu)建34-35
• 3.4.2 基于詞性特征的語料庫種子情感詞提取35-37
• 3.4.3 基于點(diǎn)互信息(PMI)的語料庫情感詞自動(dòng)擴(kuò)充37-38
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與分析38-39
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果38-39
• 3.5.2 結(jié)果分析39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于LDA主題模型的屬性詞提取方法40-50
• 4.1 方法概述40-42
• 4.1.1 LDA主題模型簡(jiǎn)介40-41
• 4.1.2 基于LDA主題模型的屬性詞提取策略41-42
• 4.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)42-47
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)流程設(shè)計(jì)42-43
• 4.2.2 領(lǐng)域語料庫基準(zhǔn)屬性詞集構(gòu)建43-44
• 4.2.3 準(zhǔn)屬性詞集篩選44-47
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析47-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 面向評(píng)價(jià)屬性的細(xì)粒度文本情感分析實(shí)現(xiàn)50-58
• 5.1 方法概述50-51
• 5.2 情感評(píng)價(jià)單元構(gòu)建51-55
• 5.2.1 情感評(píng)價(jià)單元定義51
• 5.2.2 斷句處理算法51-53
• 5.2.3 程度副詞、否定詞提取53-55
• 5.3 情感聚合與情感傾向分類計(jì)算55
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果可視化表示55-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 總結(jié)58
• 6.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-67
• 致謝67-68
• 作者簡(jiǎn)介68

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