本文關(guān)鍵詞：面向產(chǎn)品領(lǐng)域的細(xì)粒度情感分析技術(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》 2011年

面向產(chǎn)品領(lǐng)域的細(xì)粒度情感分析技術(shù)

王山雨  

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)信息化的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上涌現(xiàn)出大量的用戶評論信息,如何對這些文本情感信息進(jìn)行分析整理并抽取出用戶關(guān)心的問題引起了研究工作者的廣泛興趣。文本情感分析作為自然語言處理的一個應(yīng)用方向逐漸成為新的熱點。文本情感分析又稱為意見挖掘,是指對具有感情色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過程。 文本情感分析涉及了多項具有挑戰(zhàn)性的研究任務(wù),根據(jù)研究內(nèi)容的不同,文本情感分析可以分為情感分類、情感信息抽取和情感信息檢索和歸納等。其中研究情感信息抽取是指抽取情感文本中有價值的情感信息,情感信息抽取具有實際應(yīng)用價值。圍繞文本情感分析,文本的工作主要包括以下幾個內(nèi)容: (1)研究文本情感資源的構(gòu)建技術(shù)。為解決目前情感資源缺乏的問題,文本借鑒已有的研究成果并使用了三種方法進(jìn)行情感詞詞典擴(kuò)展,擴(kuò)大了情感資源的規(guī)模、提高情感資源的可信度,并對擴(kuò)展后的情感詞詞典進(jìn)行了校驗,最終構(gòu)建了一個可信度比較高的情感詞詞典。 (2)研究產(chǎn)品評論語料中的產(chǎn)品屬性(評價對象)抽取方法。產(chǎn)品屬性抽取是一個很有價值的研究任務(wù),為了提高評論語料中產(chǎn)品屬性抽取的準(zhǔn)確率,本文采用條件隨機(jī)場模型和最大熵模型在產(chǎn)品屬性抽取任務(wù)中進(jìn)行比較分析。此外,還對詞性、淺層句法等相關(guān)特征選取進(jìn)行了細(xì)致的介紹,分析加入這些句法特征對產(chǎn)品屬性特征抽取的影響。 (3)探索文本情感分析中產(chǎn)品屬性跨領(lǐng)域移植的方法。針對目前文本情感語料缺乏的現(xiàn)狀,提出了一種基于主動學(xué)習(xí)的評價對象跨領(lǐng)域移植方法。本文將模型從電子產(chǎn)品領(lǐng)域移植到汽車領(lǐng)域,實驗結(jié)果證明本文提出的基于主動學(xué)習(xí)的方法在情感領(lǐng)域移植中起到了很好的作用。 (4)設(shè)計并實現(xiàn)了一個細(xì)粒度情感分析系統(tǒng),主要的功能包括評價對象抽取、極性詞識別、評價對象極性判斷等,綜合了本文在文本情感分析中的研究成果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

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本文編號：89208