網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論情感分析與可視化表示
發(fā)布時(shí)間:2021-02-11 22:34
網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論情感分析能夠?qū)⒂脩舻氖褂皿w驗(yàn)情感得到充分表達(dá),為用戶提供更高效的價(jià)值參考,實(shí)現(xiàn)用戶、供應(yīng)商與平臺(tái)的共贏。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的評(píng)論是用戶基于使用體驗(yàn)對(duì)產(chǎn)品內(nèi)容的主觀印象的闡述,往往飽含著用戶對(duì)產(chǎn)品的價(jià)值判斷和情感傾向。這些情感使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品在開(kāi)發(fā)中能更好的獲得市場(chǎng)需求反饋,為產(chǎn)品的優(yōu)化指明方向,同時(shí)為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品用戶在選擇產(chǎn)品時(shí)提供意見(jiàn)參考,提高用戶選擇的質(zhì)量和效率,另外網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)可以根據(jù)用戶評(píng)論的情感表達(dá),進(jìn)一步優(yōu)化平臺(tái)產(chǎn)品提供方式,增加用戶黏性。但是,目前現(xiàn)有的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論情感分析和利用的程度不夠,只對(duì)字面意思進(jìn)行文本展示,對(duì)用戶情感深度挖掘較少,且在展示上往往只采用籠統(tǒng)的文本加打分的形式表達(dá),未發(fā)揮出評(píng)論資源應(yīng)有的價(jià)值。因此有必要對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行情感分析,并采用可視化的方式進(jìn)行展示。本文在了解網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和情感分析研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)研究的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行概念與范圍說(shuō)明,采用在線觀察、問(wèn)卷調(diào)查等方法,對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀和評(píng)論情感分析現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研。然后,以中國(guó)大學(xué)慕課平臺(tái)為研究對(duì)象,分析網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論的文本特征,對(duì)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行深度清洗...
【文章來(lái)源】:鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院河南省
【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
情感分析國(guó)外研究年代分布圖
引言-7-圖1.2情感分析國(guó)內(nèi)研究年代分布表根據(jù)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)調(diào)研現(xiàn)狀,論文將根據(jù)其代表性觀點(diǎn)進(jìn)行研究,如表1.3所示。表1.3情感分析國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀綜述方向核心觀點(diǎn)代表作者研究?jī)?nèi)容研究數(shù)量情感分析主觀性內(nèi)容識(shí)別研究洪宇;王根、趙軍區(qū)分主客觀內(nèi)容類(lèi)型中Bayes分類(lèi)器算法的應(yīng)用285褒貶情感分類(lèi)研究韋向峰;姚天昉標(biāo)注良莠基準(zhǔn)詞,得出待定詞的褒貶傾向度185評(píng)論情感經(jīng)濟(jì)價(jià)值研究李濤;劉翠娟通過(guò)評(píng)論分析,優(yōu)化設(shè)計(jì)提升體驗(yàn)44在主客觀句判斷方面,2004年胡敏慶和劉青[20]將形容詞作為主客觀句的分界線,若文本中包含“形容詞+檢測(cè)主題”,就認(rèn)定該評(píng)論文本為主觀句,為了使訓(xùn)練集的正確率得到進(jìn)一步提高,通過(guò)多重Bayes分類(lèi)算法,獲得了較好的判斷效果。2012年宋艷雪等[21]利用語(yǔ)義分析法,通過(guò)確定語(yǔ)義搭配集,在構(gòu)建語(yǔ)境歧義詞搭配詞典的基礎(chǔ)上,對(duì)評(píng)論文本做情感傾向性分析。對(duì)于褒貶情感分類(lèi)的研究,2014年邸鵬等[22]構(gòu)建出轉(zhuǎn)折句分析法,該方法能夠更有針對(duì)性的分析上下文語(yǔ)義轉(zhuǎn)折文本情感,并對(duì)常用轉(zhuǎn)折詞與轉(zhuǎn)折句式進(jìn)行總結(jié),提高了文本分析的有效性。2015年許歆藝等[23]提出“文本紋理”特征的新概念來(lái)對(duì)篇章級(jí)文本進(jìn)行情感識(shí)別。研究以顯性情感文本、語(yǔ)氣詞、一般性評(píng)論文本作為“文本紋理”基礎(chǔ)特征,結(jié)合不同句式、詞語(yǔ)共現(xiàn)頻率和修辭用法等內(nèi)
相關(guān)理論與技術(shù)概述-12-表2.1以學(xué)習(xí)形式劃分的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品主要類(lèi)型代表產(chǎn)品基本內(nèi)容題庫(kù)、作業(yè)類(lèi)猿題庫(kù)在線題庫(kù)、智能1對(duì)一出題學(xué)霸君主打作業(yè)、拍照提問(wèn)、10s解決學(xué)習(xí)寶拍照解答、識(shí)別公式與圖形、錯(cuò)題記錄計(jì)劃、監(jiān)督類(lèi)我要當(dāng)學(xué)霸督促學(xué)習(xí),提高效率為主方向,新聞與學(xué)習(xí)圈功能番茄土豆番茄工作法與GTD結(jié)合,更高效完成學(xué)習(xí)與工作,偏工具型視頻教學(xué)類(lèi)慕課網(wǎng)細(xì)致分類(lèi),學(xué)校資源、在線視頻、筆記、討論百度傳課在線課程,互動(dòng)交流滬江網(wǎng)校免費(fèi)與收費(fèi)視頻學(xué)習(xí)為主英語(yǔ)垂直類(lèi)百詞斬方向明確、科學(xué)規(guī)劃英語(yǔ)流利說(shuō)口語(yǔ)練習(xí)、識(shí)別評(píng)分課程類(lèi)課程格子“課程+社交”為核心企業(yè)應(yīng)用類(lèi)釘釘課程培訓(xùn)、會(huì)議、交流、共享微恒MEM“教學(xué)管”一體化輔助(2)以學(xué)科領(lǐng)域分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的不同模式,通過(guò)產(chǎn)品的主打?qū)W科領(lǐng)域進(jìn)行劃分,可以將其劃分為十個(gè)分類(lèi):兒童興趣與培養(yǎng)、K12階段教育、考試考證培訓(xùn)、技能培訓(xùn)、公務(wù)員考試、語(yǔ)言教育類(lèi)、分類(lèi)信息與門(mén)戶、教育信息技術(shù)服務(wù)、教育門(mén)戶網(wǎng)站、在線學(xué)習(xí)工具,詳見(jiàn)圖2.1。圖2.1學(xué)科領(lǐng)域分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品2.1.3網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論概述網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論是指產(chǎn)品消費(fèi)者基于自身使用體驗(yàn),對(duì)產(chǎn)品的內(nèi)容構(gòu)成、
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合情感分析的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]. 王和勇,芮曉賢. 中國(guó)管理信息化. 2019(07)
[2]基于詞向量和CNN的書(shū)籍評(píng)論情感分析方法[J]. 李昊璇,張華潔. 測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]基于并行混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短文本情感分析[J]. 陳潔,邵志清,張歡歡,費(fèi)佳慧. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(08)
[4]雙通道卷積記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本情感分析[J]. 蘇靈松,應(yīng)捷,楊海馬,肖昊琪. 軟件導(dǎo)刊. 2019(07)
[5]網(wǎng)絡(luò)口碑輿情情感強(qiáng)度測(cè)度模型研究——基于PAD三維情感模型[J]. 李吉,黃微,郭蘇琳,孫悅. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2019(03)
[6]基于混合向量模型的中文評(píng)論情感分析[J]. 陳曦,朱小棟,高廣闊,肖芳雄. 計(jì)算機(jī)工程. 2020(01)
[7]多層次語(yǔ)義規(guī)則和表情特征下的微博情感研究[J]. 常曹育,吳陳. 信息技術(shù). 2019(03)
[8]基于注意力機(jī)制的文本情感傾向性研究[J]. 裴頌文,王露露. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2019(02)
[9]基于時(shí)空維度的國(guó)內(nèi)外情感分析研究演化分析[J]. 趙蓉英,張揚(yáng). 情報(bào)科學(xué). 2018(10)
[10]簽到數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)區(qū)域時(shí)空模式與情感變化的可視化分析[J]. 蔡莉,潘俊,魏寶樂(lè),周怡帆,李英姿. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2018(09)
碩士論文
[1]汽車(chē)文本評(píng)論的情感極性分析[D]. 王貴烽.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2018
[2]基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感分類(lèi)技術(shù)的研究及應(yīng)用[D]. 郭捷.電子科技大學(xué) 2018
[3]網(wǎng)絡(luò)用戶情感傾向的發(fā)現(xiàn)方法研究與應(yīng)用[D]. 梁廷玉.電子科技大學(xué) 2018
[4]基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度中文情感分析及規(guī)則庫(kù)學(xué)習(xí)[D]. 盧建東.北京郵電大學(xué) 2018
[5]基于Spark的微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D]. 沈鵬飛.北京郵電大學(xué) 2018
[6]微博數(shù)據(jù)挖掘可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王婧雅.吉林大學(xué) 2017
[7]基于文本情感分析技術(shù)的用戶評(píng)論分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 康智凱.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[8]面向Web輿情評(píng)價(jià)信息的采集與分析系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[D]. 周劍.蘇州大學(xué) 2017
[9]社交網(wǎng)絡(luò)中用戶情感挖掘及傳播特征分析[D]. 蔡夢(mèng)思.湘潭大學(xué) 2017
[10]Twitter事件檢測(cè)中的語(yǔ)義和情感分析[D]. 胡馨月.電子科技大學(xué) 2017
本文編號(hào):3029821
【文章來(lái)源】:鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院河南省
【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
情感分析國(guó)外研究年代分布圖
引言-7-圖1.2情感分析國(guó)內(nèi)研究年代分布表根據(jù)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)調(diào)研現(xiàn)狀,論文將根據(jù)其代表性觀點(diǎn)進(jìn)行研究,如表1.3所示。表1.3情感分析國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀綜述方向核心觀點(diǎn)代表作者研究?jī)?nèi)容研究數(shù)量情感分析主觀性內(nèi)容識(shí)別研究洪宇;王根、趙軍區(qū)分主客觀內(nèi)容類(lèi)型中Bayes分類(lèi)器算法的應(yīng)用285褒貶情感分類(lèi)研究韋向峰;姚天昉標(biāo)注良莠基準(zhǔn)詞,得出待定詞的褒貶傾向度185評(píng)論情感經(jīng)濟(jì)價(jià)值研究李濤;劉翠娟通過(guò)評(píng)論分析,優(yōu)化設(shè)計(jì)提升體驗(yàn)44在主客觀句判斷方面,2004年胡敏慶和劉青[20]將形容詞作為主客觀句的分界線,若文本中包含“形容詞+檢測(cè)主題”,就認(rèn)定該評(píng)論文本為主觀句,為了使訓(xùn)練集的正確率得到進(jìn)一步提高,通過(guò)多重Bayes分類(lèi)算法,獲得了較好的判斷效果。2012年宋艷雪等[21]利用語(yǔ)義分析法,通過(guò)確定語(yǔ)義搭配集,在構(gòu)建語(yǔ)境歧義詞搭配詞典的基礎(chǔ)上,對(duì)評(píng)論文本做情感傾向性分析。對(duì)于褒貶情感分類(lèi)的研究,2014年邸鵬等[22]構(gòu)建出轉(zhuǎn)折句分析法,該方法能夠更有針對(duì)性的分析上下文語(yǔ)義轉(zhuǎn)折文本情感,并對(duì)常用轉(zhuǎn)折詞與轉(zhuǎn)折句式進(jìn)行總結(jié),提高了文本分析的有效性。2015年許歆藝等[23]提出“文本紋理”特征的新概念來(lái)對(duì)篇章級(jí)文本進(jìn)行情感識(shí)別。研究以顯性情感文本、語(yǔ)氣詞、一般性評(píng)論文本作為“文本紋理”基礎(chǔ)特征,結(jié)合不同句式、詞語(yǔ)共現(xiàn)頻率和修辭用法等內(nèi)
相關(guān)理論與技術(shù)概述-12-表2.1以學(xué)習(xí)形式劃分的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品主要類(lèi)型代表產(chǎn)品基本內(nèi)容題庫(kù)、作業(yè)類(lèi)猿題庫(kù)在線題庫(kù)、智能1對(duì)一出題學(xué)霸君主打作業(yè)、拍照提問(wèn)、10s解決學(xué)習(xí)寶拍照解答、識(shí)別公式與圖形、錯(cuò)題記錄計(jì)劃、監(jiān)督類(lèi)我要當(dāng)學(xué)霸督促學(xué)習(xí),提高效率為主方向,新聞與學(xué)習(xí)圈功能番茄土豆番茄工作法與GTD結(jié)合,更高效完成學(xué)習(xí)與工作,偏工具型視頻教學(xué)類(lèi)慕課網(wǎng)細(xì)致分類(lèi),學(xué)校資源、在線視頻、筆記、討論百度傳課在線課程,互動(dòng)交流滬江網(wǎng)校免費(fèi)與收費(fèi)視頻學(xué)習(xí)為主英語(yǔ)垂直類(lèi)百詞斬方向明確、科學(xué)規(guī)劃英語(yǔ)流利說(shuō)口語(yǔ)練習(xí)、識(shí)別評(píng)分課程類(lèi)課程格子“課程+社交”為核心企業(yè)應(yīng)用類(lèi)釘釘課程培訓(xùn)、會(huì)議、交流、共享微恒MEM“教學(xué)管”一體化輔助(2)以學(xué)科領(lǐng)域分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品根據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品的不同模式,通過(guò)產(chǎn)品的主打?qū)W科領(lǐng)域進(jìn)行劃分,可以將其劃分為十個(gè)分類(lèi):兒童興趣與培養(yǎng)、K12階段教育、考試考證培訓(xùn)、技能培訓(xùn)、公務(wù)員考試、語(yǔ)言教育類(lèi)、分類(lèi)信息與門(mén)戶、教育信息技術(shù)服務(wù)、教育門(mén)戶網(wǎng)站、在線學(xué)習(xí)工具,詳見(jiàn)圖2.1。圖2.1學(xué)科領(lǐng)域分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品2.1.3網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論概述網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)產(chǎn)品評(píng)論是指產(chǎn)品消費(fèi)者基于自身使用體驗(yàn),對(duì)產(chǎn)品的內(nèi)容構(gòu)成、
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合情感分析的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]. 王和勇,芮曉賢. 中國(guó)管理信息化. 2019(07)
[2]基于詞向量和CNN的書(shū)籍評(píng)論情感分析方法[J]. 李昊璇,張華潔. 測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]基于并行混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短文本情感分析[J]. 陳潔,邵志清,張歡歡,費(fèi)佳慧. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(08)
[4]雙通道卷積記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本情感分析[J]. 蘇靈松,應(yīng)捷,楊海馬,肖昊琪. 軟件導(dǎo)刊. 2019(07)
[5]網(wǎng)絡(luò)口碑輿情情感強(qiáng)度測(cè)度模型研究——基于PAD三維情感模型[J]. 李吉,黃微,郭蘇琳,孫悅. 情報(bào)學(xué)報(bào). 2019(03)
[6]基于混合向量模型的中文評(píng)論情感分析[J]. 陳曦,朱小棟,高廣闊,肖芳雄. 計(jì)算機(jī)工程. 2020(01)
[7]多層次語(yǔ)義規(guī)則和表情特征下的微博情感研究[J]. 常曹育,吳陳. 信息技術(shù). 2019(03)
[8]基于注意力機(jī)制的文本情感傾向性研究[J]. 裴頌文,王露露. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2019(02)
[9]基于時(shí)空維度的國(guó)內(nèi)外情感分析研究演化分析[J]. 趙蓉英,張揚(yáng). 情報(bào)科學(xué). 2018(10)
[10]簽到數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)區(qū)域時(shí)空模式與情感變化的可視化分析[J]. 蔡莉,潘俊,魏寶樂(lè),周怡帆,李英姿. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2018(09)
碩士論文
[1]汽車(chē)文本評(píng)論的情感極性分析[D]. 王貴烽.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2018
[2]基于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感分類(lèi)技術(shù)的研究及應(yīng)用[D]. 郭捷.電子科技大學(xué) 2018
[3]網(wǎng)絡(luò)用戶情感傾向的發(fā)現(xiàn)方法研究與應(yīng)用[D]. 梁廷玉.電子科技大學(xué) 2018
[4]基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)粒度中文情感分析及規(guī)則庫(kù)學(xué)習(xí)[D]. 盧建東.北京郵電大學(xué) 2018
[5]基于Spark的微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D]. 沈鵬飛.北京郵電大學(xué) 2018
[6]微博數(shù)據(jù)挖掘可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王婧雅.吉林大學(xué) 2017
[7]基于文本情感分析技術(shù)的用戶評(píng)論分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 康智凱.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[8]面向Web輿情評(píng)價(jià)信息的采集與分析系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[D]. 周劍.蘇州大學(xué) 2017
[9]社交網(wǎng)絡(luò)中用戶情感挖掘及傳播特征分析[D]. 蔡夢(mèng)思.湘潭大學(xué) 2017
[10]Twitter事件檢測(cè)中的語(yǔ)義和情感分析[D]. 胡馨月.電子科技大學(xué) 2017
本文編號(hào):3029821
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