網(wǎng)絡技術(shù)的不斷革新,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品成為人們?nèi)粘Ｉ畹谋仨毱?例如Twitter、微博、亞馬遜商城等。這些產(chǎn)品不僅服務用戶,也是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的良好平臺。對這些平臺產(chǎn)生的文本數(shù)據(jù)進行情感分析有利于理解大眾想法,幫助商家優(yōu)化產(chǎn)品,控制輿論導向等,情感分析技術(shù)已經(jīng)被應用到了學術(shù)和工業(yè)界的各個。盡管如此,評論情感分類仍然是一個挑戰(zhàn),因為評論無長度限制,評論中包含著大量噪聲數(shù)據(jù),長度不受限,且無任何情感標簽等。使用監(jiān)督學習方法進行文本情感分類時,往往需要手動標記大量的文本數(shù)據(jù)。為了減少人工的參與,研究提出了一種基于用戶評分評論相似的標簽數(shù)據(jù)擴充方法,該方法可以在一定程度上減少監(jiān)督學習方法所需的人工標記評論的數(shù)量。為了進一步降低情感分析任務對標簽數(shù)據(jù)的需求,本研究在標簽數(shù)據(jù)擴充方法的基本思想上,提出一種用于評論情感分類的多源信息融合的情感詞典構(gòu)建方法。該方法可以融合現(xiàn)存情感詞典、少量標簽數(shù)據(jù)、大量無標簽評論數(shù)據(jù)以及評分數(shù)據(jù)四個來源中提取的四種情感信息生成帶有情感極性值的情感詞典。本研究還使用了一種基于ADMM算法的優(yōu)化方法用于求解所提出模型的求解。最后,在五個真實的亞馬遜商品銷售數(shù)據(jù)集上進行了大量... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

亞馬遜官方商品評論分類展示圖

亞馬遜商品評論中情感詞共現(xiàn)的實例

并列連詞相連的情感詞展示圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于語義理解的文本情感分類方法研究[J]. 聞彬,何婷婷,羅樂,宋樂,王倩.  計算機科學. 2010(06)



本文編號：3282194