跨領域中文微博消費意圖識別方法的研究.pdf

1、網(wǎng)絡和社交媒體在世界范圍內(nèi)的興起，人們在互聯(lián)網(wǎng)方面充當?shù)慕巧饾u多樣化。以微博為代表的言論平臺逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分，與此同時，電商消費平臺也借助著互聯(lián)網(wǎng)使之規(guī)模越來越大。微博用戶在網(wǎng)絡上關于商品的評論、意見對于電商的營銷策略以及生產(chǎn)商的產(chǎn)品設計都有著非常巨大的價值。從微博中識別其消費意圖也因此尤為重要。
　　微博的言論來自各個領域，本文針對微博的這個特點，提出了一種基于語義距離的遷移學習算法，用于對微博意圖的探測以及

2、識別。語義距離是消費方向相關的計算，遷移學習則是針對微博言論的跨領域，這種文本分類方法可以提高識別的準確率。
　　此外，本文利用依存句法結構以及拼音特征來解析中文微博的表達以及存在的錯別字情況，借此特征可以較好地學習到一些微博的信息。
　　最后，本文進行了相對比較全面的微博意圖識別的實驗，針對識別的結果做出分析，并與相關領域的研究結果作對比研究。結果表明了基于語義距離的遷移學習算法在中文微博消費意圖的識別方面是可行的，效果是