本文關(guān)鍵詞：基于語義理解的觀點(diǎn)評論挖掘研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

大連理工大學(xué) 碩士學(xué)位論文 基于語義理解的觀點(diǎn)評論挖掘研究 姓名：倪茂樹 申請學(xué)位級別：碩士 專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) 指導(dǎo)教師：林鴻飛 20071203 大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘 要 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)上文本數(shù)量呈指數(shù)級增長，如何從這些海量的文本 中挖掘有用的信息成為當(dāng)前研究的重要課題。文本挖掘是指以計(jì)算語言學(xué)、統(tǒng)計(jì)數(shù)理分 析為理論基礎(chǔ)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和信息檢索技術(shù)從大量文本數(shù)據(jù)中抽取事先未知的、可理 解的、最終可用的知識的過程，同時運(yùn)用這些知識更好地組織信息以便將來參考。本文 就是立足于文本挖掘技術(shù)的研究，結(jié)合當(dāng)前電子商務(wù)和網(wǎng)上評論的盛行，從商品的觀點(diǎn) 評論中挖掘信息，反饋給商家和消費(fèi)者。 本文第一部分詳細(xì)地介紹了文本挖掘和觀點(diǎn)評論挖掘的發(fā)展概況和相關(guān)技術(shù)，隨后 在第二部分系統(tǒng)地分析了文本挖掘所采用的技術(shù)及算法。同時，對文本挖掘中的重要分 支――文本分類做了深入的研究，探討了文本分類的一般過程，以及目前比較流行的分 類方法。在文章的第三部分對前人所做的工作做了一些改進(jìn)，分為兩個方法，第一由于 傳統(tǒng)粗糙集規(guī)則匹配方法過于復(fù)雜，設(shè)計(jì)了一種簡化算法的分類方法；第二是基于詞共 現(xiàn)概念的文本分類方法，，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)向量空間模型中特征項(xiàng)的獨(dú)立性，用詞共現(xiàn)的概念 特征體現(xiàn)了文檔中的語義。兩種方法雖然都提高了分類結(jié)果，但所面對的問題不一樣， 第一種是為了優(yōu)化算法復(fù)雜度，而第

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