基于特征的商品在線評論情感傾向性分析.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和電子商務(wù)的快速發(fā)展，我們已經(jīng)進(jìn)入了“全民網(wǎng)購”的時代。消費(fèi)者對商品的在線評論為其他消費(fèi)者、企業(yè)產(chǎn)品反饋提供了重要的資源。因此，如何高效、自動化的剖析在線評論中消費(fèi)者對產(chǎn)品及其相關(guān)特征所持有的態(tài)度成為情感傾向性分析領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題。然而，由于中文自然語言本身的多樣性和復(fù)雜性，加之網(wǎng)絡(luò)語言的非規(guī)范性，讓商品在線評論的分析和研究變得更加困難。
　　本文針對目前商品在線評論的情感分析領(lǐng)域中存在的難題，研究了特征級文本情感傾向

2、性分析的理論方法及實現(xiàn)算法，根據(jù)商品在線評論的文本特點(diǎn)，提出了基于句型結(jié)構(gòu)、詞性規(guī)律搭配的在線評論的特征情感三元組提取方法，并根據(jù)特征情感三元組的數(shù)據(jù)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行商品在線評論情感判別。主要研究工作如下：
　　1.研究了基于特征的文本情感傾向性分析的相關(guān)理論，對篇章級、句子級、實體特征級三種不同粒度的文本情感分析方法進(jìn)行比較，得出商品在線評論的文本情感分析中實體特征級的方法能夠提供商品的更詳細(xì)的情感傾向，優(yōu)于其他兩種粒度的情

3、感分析方法。
　　2.提出了一種基于句型結(jié)構(gòu)、詞性規(guī)律搭配的商品在線評論的特征情感三元組提取方法：首先收集領(lǐng)域依賴特征詞集和網(wǎng)絡(luò)流行情感詞集，將網(wǎng)上獲取的評論數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理，得到的主觀子句提取句型模式，根據(jù)詞性規(guī)律并判斷子句的句型模式是否與我們提出的6種在線評論的基本句型模式相同，若相同，則提取對應(yīng)的特征情感三元組；最后，將提取出的特征情感三元組進(jìn)行去噪處理。該方法完美融合了商品在線評論的領(lǐng)域依賴性、程度副詞對情感極性的影響等因素

4、，有效的提取了特征情感三元組，并提高了商品在線評論中產(chǎn)品特征及其相關(guān)情感的識別能力。
　　3.研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商品在線評論文本情感傾向性分析。首先建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練并仿真；針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn)，本文基于全局尋優(yōu)的思想對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的各參數(shù)值進(jìn)行全局優(yōu)化，將隱含層中的權(quán)值整合，利用全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各參數(shù)最合理的值，