發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 19:52

  本文選題：情感分類 + 評(píng)論挖掘��； 參考：《東南大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：對(duì)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行挖掘,從中抽取利益方關(guān)切信息的技術(shù)和方法成為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理研究的重要方向之一。本文對(duì)評(píng)論挖掘技術(shù)進(jìn)行研究,提出基于產(chǎn)品特征的抽取式摘要算法獲得簡(jiǎn)潔的摘要,再以摘要為基礎(chǔ)進(jìn)行評(píng)論分析,從而從評(píng)論中抽取有價(jià)值的信息。主要貢獻(xiàn)如下：1)根據(jù)詞向量工具word2vec的運(yùn)行原理,設(shè)計(jì)了一套同義詞篩選規(guī)則,通過詞向量對(duì)種子詞典進(jìn)行擴(kuò)充,使用篩選規(guī)則篩選詞向量的擴(kuò)充結(jié)果,可以有效的提高特征詞和情感詞的同義詞典的質(zhì)量。2)基于依存句法分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的情感詞極性判斷。首先利用開源的搜索引擎技術(shù)定位語(yǔ)料庫(kù)中情感詞的相關(guān)句子,找到與它具有并列關(guān)系(COO)的已知極性情感詞,以此判定情感詞的極性。相比于傳統(tǒng)的基于語(yǔ)料庫(kù)和連詞的判斷方法,通過COO關(guān)系可以捕捉到廣泛意義的并列關(guān)系,該方法對(duì)于情感傾向性判斷的準(zhǔn)確率很高。3)針對(duì)評(píng)價(jià)句法結(jié)構(gòu)特點(diǎn),設(shè)計(jì)基于產(chǎn)品特征的摘要抽取算法,生成簡(jiǎn)短的具有代表性和可讀性的簡(jiǎn)潔摘要,支持后續(xù)的評(píng)論句分類。針對(duì)評(píng)論的用語(yǔ)特點(diǎn)總結(jié)出評(píng)價(jià)搭配模板抽取評(píng)價(jià)搭配信息,根據(jù)評(píng)論句中特征詞和情感詞搭配關(guān)系將句子分到相應(yīng)的類別中。相比于傳統(tǒng)摘要算法,本文提出的摘要算法的結(jié)果可以更好的作為分類依據(jù)。4)為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化產(chǎn)品評(píng)論挖掘,在上述研究基礎(chǔ)之上,從用戶需求出發(fā),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于產(chǎn)品特征的摘要系統(tǒng),系統(tǒng)可以輔助用戶快速獲取產(chǎn)品評(píng)論中有價(jià)值信息。
[Abstract]:The technology and method of mining product reviews and extracting information of interest from the stakeholders has become one of the important research directions of unstructured data processing in the Internet environment. In this paper, we study the technology of comment mining, propose a product feature-based abstract extraction algorithm to obtain concise summary, and then analyze comments based on summary, so as to extract valuable information from comments. The main contributions are as follows: (1) according to the principle of word vector tool word2vec, a set of synonym selection rules is designed. The seed dictionary is expanded by word vector, and the expansion result of word vector is filtered by screening rule. It can effectively improve the quality of synonyms of feature words and affective words. 2) automatic polarity judgment of affective words can be realized based on dependency syntactic analysis technology. Firstly, the open source search engine is used to locate the relevant sentences of affective words in the corpus, and to find the known polar affective words with its paratactic relationship, and then to judge the polarity of affective words. Compared with the traditional corpus-based and conjunction-based judgment methods, the paratactic relationships of a wide range of meanings can be captured by using COO relations, and the accuracy of this method in judging affective preference is high. 3) to evaluate the syntactic structure characteristics. A product feature-based abstract extraction algorithm is designed to generate a brief, representative and readable summary, which supports the subsequent classification of comment sentences. According to the lexical characteristics of comments, this paper summarizes the evaluation collocation template and extracts the evaluation collocation information, and classifies the sentences into the corresponding categories according to the collocation relationship between the feature words and the affective words in the comment sentences. Compared with the traditional summary algorithm, the result of this paper can be used as classification basis. 4) in order to realize automatic product comment mining, based on the above research, the paper starts from the user's demand. A summary system based on product features is designed and implemented. The system can help users to quickly obtain valuable information in product reviews.
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1774482