隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,電子商務(wù)對(duì)人們的生活習(xí)慣產(chǎn)生了深刻影響,網(wǎng)絡(luò)訂餐、網(wǎng)絡(luò)購物等消費(fèi)方式成為了現(xiàn)代人生活的重要組成部分,隨之而來的是消費(fèi)者在購物平臺(tái)上發(fā)表的海量評(píng)論信息。這些信息看似繁雜,但卻具有極大的研究價(jià)值,通過對(duì)這些評(píng)論信息進(jìn)行深入分析,挖掘出有價(jià)值的意見信息,可以為企業(yè)或消費(fèi)者的理性決策提供信息支撐。對(duì)于企業(yè)而言,意見信息可以幫助企業(yè)管理者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控,便于發(fā)現(xiàn)自身問題并及時(shí)改進(jìn),以提高企業(yè)競(jìng)爭力。而對(duì)于消費(fèi)者,意見信息可以在消費(fèi)行為中起到指導(dǎo)作用。因此,有必要對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)上的評(píng)論文本信息進(jìn)行意見挖掘研究�，F(xiàn)實(shí)中,用戶在獲取意見信息時(shí)通常抱有不同的需求,例如用戶需求針對(duì)產(chǎn)品的幾個(gè)主要方面的意見信息,或者產(chǎn)品的某個(gè)具體屬性特征的意見信息,因此針對(duì)篇章級(jí)的粗粒度意見挖掘已不能有效地滿足用戶需求。針對(duì)以上問題,本文基于評(píng)論文本語料庫,利用自然語言處理技術(shù)和基于統(tǒng)計(jì)的方法構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫,并將領(lǐng)域知識(shí)庫引入意見挖掘研究中。通過構(gòu)建的領(lǐng)域知識(shí)庫尋找評(píng)論文本中能夠映射到知識(shí)庫中的實(shí)體概念（評(píng)價(jià)對(duì)象）,進(jìn)而抽取特征觀點(diǎn)句。而后,從每一個(gè)特征觀點(diǎn)句中抽取特征情感三元組,并分析三元組中... 

【文章來源】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

經(jīng)過分詞、去除停用詞后的詞性標(biāo)注結(jié)果

領(lǐng)域術(shù)語抽取流程

CBOW模型架構(gòu)


本文編號(hào)：3370108