網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本的情感傾向性研究.pdf

1、隨著近幾年來電子商務(wù)的快速發(fā)展，越來越多的用戶在網(wǎng)上購買商品后會(huì)留下對(duì)商品或服務(wù)的評(píng)論，并且該類評(píng)論數(shù)據(jù)的數(shù)量正在不斷增長(zhǎng)。這些數(shù)據(jù)不僅可以作為消費(fèi)者購物的參考信息，也可以為商家的銷售策略提供很多建議和商機(jī)，因此研究這些評(píng)論文本數(shù)據(jù)具有很大價(jià)值。作為文本分析的重要技術(shù)之一，文本情感分析在近幾年得到了研究人員的廣泛關(guān)注，并取得了很多的研究成果。文本情感分析根據(jù)評(píng)論文本中觀點(diǎn)的褒貶傾向來進(jìn)行文本分類，其分類方法包括基于情感詞典的方法和基于機(jī)

2、器學(xué)習(xí)的方法，其中第一種方法易于實(shí)現(xiàn)但是領(lǐng)域針對(duì)性不強(qiáng)，第二種方法分類效果更好但是需要大量的訓(xùn)練語料。
　　本文首先介紹了情感分析的研究背景、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及關(guān)鍵技術(shù)。然后對(duì)比了基于情感詞典和基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并且結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中深度模型的有效性，選取了長(zhǎng)短型記憶遞歸網(wǎng)絡(luò)作為分類模型，提出將情感詞典與深度學(xué)習(xí)模型兩者結(jié)合的新方法來分階段進(jìn)行文本分類。新方法既克服了情感詞典的不完整性缺點(diǎn)也解決了機(jī)器學(xué)習(xí)的大量語料需求。最