【摘要】：隨著電商平臺(tái)的快速發(fā)展,越來越多人熱衷于網(wǎng)絡(luò)消費(fèi),隨之而來的是海量的產(chǎn)品評(píng)論。而這些產(chǎn)品評(píng)論中往往隱藏著大量信息,攜帶著用戶對(duì)于產(chǎn)品的各個(gè)屬性的情感傾向。而在產(chǎn)品細(xì)粒度情感分析方面評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞的提取是最關(guān)鍵的,只有實(shí)現(xiàn)了評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞的精準(zhǔn)提取,才能準(zhǔn)確的分析出用戶對(duì)于產(chǎn)品的各個(gè)屬性的情感傾向。本文圍繞提高評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞的提取準(zhǔn)確率的問題,提出了一種新模型。了解用戶對(duì)產(chǎn)品的某一屬性表現(xiàn)出的態(tài)度是喜歡還是不滿,細(xì)粒度的情感分析可以達(dá)到這樣的目的。而在進(jìn)行細(xì)粒度情感分析時(shí),我們第一步就是找出產(chǎn)品評(píng)論文本中的評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞,并一一匹配�；诖�,本文提出了一種新的算法GLDA,該算法是由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)門控循環(huán)單元(gated recurrent unit,GRU)和主題模型潛在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)結(jié)合而成。而為了進(jìn)一步提高評(píng)價(jià)對(duì)象的提取精度,本文針對(duì)特定領(lǐng)域構(gòu)建了評(píng)價(jià)對(duì)象集合,實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域同義詞(用來描述同一特征的不同評(píng)價(jià)詞叫做領(lǐng)域同義詞)的聚類,提高了評(píng)價(jià)對(duì)象的提取精確度�；谔岢龅男滤惴℅LDA,本文設(shè)計(jì)了一種適合酒店評(píng)論細(xì)粒度情感分析的模型,并將此模型運(yùn)用到貓途鷹(TripAdvisor)網(wǎng)站酒店真實(shí)評(píng)論數(shù)據(jù)上,對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行了細(xì)粒度的情感分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的新算法GLDA在文本建模能力上強(qiáng)于LDA和SentenceLDA(Sentence Latent Dirichlet Allocation),而且設(shè)計(jì)的基于GLDA算法的細(xì)粒度情感分析模型在酒店數(shù)據(jù)上的分析結(jié)果比其他兩種算法精度和召回率高。證實(shí)了模型的可用性。
【圖文】：

西安石油大學(xué)碩士學(xué)位論文次數(shù)的影響不是很大，基本在迭代 15 到 25 次時(shí)，趨于收斂。度的大小有很大影響，但在四個(gè)數(shù)據(jù)集上隨著主題數(shù)的增加，會(huì)趨近于一個(gè)平穩(wěn)的值。 算法的對(duì)比分析驗(yàn)中，對(duì)比 GLDA、SentenceLDA、LDA 在主題建模方面的能力算法在相同數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本建模的困惑度，困惑度越小則說 。 實(shí) 驗(yàn) 所 用 的 數(shù) 據(jù) 集 是 Wikipedia(wiki17、 wiki34、(20news)。這個(gè)實(shí)驗(yàn)涉及到主題數(shù)與迭代次數(shù)的設(shè)定，，在實(shí)驗(yàn)前讓 perplexity 趨于收斂并值比較小的主題數(shù)和迭代次數(shù)。的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練可以看出當(dāng)?shù)螖?shù)到達(dá) 15、20、25 時(shí)已經(jīng)接近收值和時(shí)間成本，將迭代次數(shù)定為20。下面來看看在迭代次數(shù)為208、20news 四個(gè)數(shù)據(jù)集的主題數(shù)與困惑度的關(guān)系。

圖 3-4 LDA 算法主題數(shù)與困惑度的關(guān)系圖（迭代次數(shù)為 20） 3-5 SentenceLDA 算法主題數(shù)與困惑度的關(guān)系圖（迭代次數(shù)為 203-3、圖 3-4、圖 3-5 中可以看出，在四個(gè)數(shù)據(jù)集下 GLDA、LD是困惑度隨主題個(gè)數(shù)的增大最終收斂。發(fā)現(xiàn)在圖 3-3 表示的在主題數(shù)為 280 左右開始收斂，在數(shù)據(jù)集 20news 所建模型
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;TP391.1

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本文編號(hào)：2624763