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
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文檔簡(jiǎn)介
1、在電子商務(wù)和社交網(wǎng)絡(luò)席卷世界的今天,用戶(hù)在網(wǎng)上購(gòu)物的同時(shí),會(huì)發(fā)表自己對(duì)于商品的觀點(diǎn)。這些觀點(diǎn)以用戶(hù)為中心,反映了用戶(hù)的使用體驗(yàn),包含了用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的特征、功能和性能等的看法。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)評(píng)論數(shù)量飛速增長(zhǎng),評(píng)論內(nèi)容越來(lái)越復(fù)雜,很難人工地根據(jù)評(píng)論內(nèi)容,得到有用的信息。因此,迫切需要一種自動(dòng)化的收集用戶(hù)評(píng)論信息,分析用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)價(jià)屬性和識(shí)別用戶(hù)觀點(diǎn)的技術(shù)。商品評(píng)論的情感挖掘分析技術(shù)正是在這樣的背景下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來(lái)的。
挖掘產(chǎn)品
2、特性、挖掘用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品特征的主要觀點(diǎn)以及判斷主要觀點(diǎn)的情感導(dǎo)向是商品評(píng)論的情感挖掘的三個(gè)核心問(wèn)題,本文針對(duì)這三個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。同時(shí)考慮到網(wǎng)上評(píng)論信息的特點(diǎn),即用戶(hù)在網(wǎng)上發(fā)表評(píng)論時(shí)通常不太遵守語(yǔ)法規(guī)則,句子的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)不完整,在句子中常常省略主語(yǔ),重點(diǎn)分析了隱式主語(yǔ)的抽取問(wèn)題。對(duì)于沒(méi)有顯式主語(yǔ)的句子中,識(shí)別并且抽取出真正的主語(yǔ)。
本文的工作主要包括以下三個(gè)方面:
(1)識(shí)別評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞。利用POSEM算法來(lái)抽
3、取評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞二元組。并且,由于網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)品評(píng)論信息的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)比較自由,很多句子沒(méi)有完整的主謂賓結(jié)構(gòu),提出隱式主語(yǔ)抽取的方法,提高了評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞抽取的召回率和準(zhǔn)確率。
(2)判定評(píng)論者的態(tài)度,也就是從用戶(hù)的評(píng)論中找到和產(chǎn)品屬性相關(guān)的評(píng)論者的觀點(diǎn)極性。要從用戶(hù)的評(píng)論中找到觀點(diǎn)極性,首先需要找到評(píng)價(jià)詞匯,然后綜合利用形容詞、副詞情感詞庫(kù)和領(lǐng)域詞庫(kù)來(lái)對(duì)詞匯的極性進(jìn)行判斷。因?yàn)樵~匯所代表的極性往往與詞匯的背景上下文和特定領(lǐng)域是息
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