電商和微博評論中商品屬性與傾向性識別技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf

1、在電子商務(wù)和社交網(wǎng)絡(luò)席卷世界的今天，用戶在網(wǎng)上購物的同時，會發(fā)表自己對于商品的觀點。這些觀點以用戶為中心，反映了用戶的使用體驗，包含了用戶對產(chǎn)品的特征、功能和性能等的看法。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)量飛速增長，評論內(nèi)容越來越復(fù)雜，很難人工地根據(jù)評論內(nèi)容，得到有用的信息。因此，迫切需要一種自動化的收集用戶評論信息，分析用戶對商品的評價屬性和識別用戶觀點的技術(shù)。商品評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)展起來的。
　　挖掘產(chǎn)品

2、特性、挖掘用戶對于產(chǎn)品特征的主要觀點以及判斷主要觀點的情感導(dǎo)向是商品評論的情感挖掘的三個核心問題，本文針對這三個問題進行了深入的研究。同時考慮到網(wǎng)上評論信息的特點，即用戶在網(wǎng)上發(fā)表評論時通常不太遵守語法規(guī)則，句子的語法結(jié)構(gòu)不完整，在句子中常常省略主語，重點分析了隱式主語的抽取問題。對于沒有顯式主語的句子中，識別并且抽取出真正的主語。
　　本文的工作主要包括以下三個方面:
　　(1)識別評價對象和評價詞。利用POSEM算法來抽

3、取評價對象和評價詞二元組。并且，由于網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)品評論信息的語法結(jié)構(gòu)比較自由，很多句子沒有完整的主謂賓結(jié)構(gòu)，提出隱式主語抽取的方法，提高了評價對象和評價詞抽取的召回率和準(zhǔn)確率。
　　(2)判定評論者的態(tài)度，也就是從用戶的評論中找到和產(chǎn)品屬性相關(guān)的評論者的觀點極性。要從用戶的評論中找到觀點極性，首先需要找到評價詞匯，然后綜合利用形容詞、副詞情感詞庫和領(lǐng)域詞庫來對詞匯的極性進行判斷。因為詞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