基于POS規(guī)則匹配的電子商務網站用戶評價信息的分析.pdf

1、分類號密級UDC學校代碼10497學位論文題目基于POS規(guī)則匹配的電子商務網站用戶評價信息的分析英文AnalysisonUserReviewInfmationinEcommerce題目WebsiteBasedonPOSPatternMatching研究生姓名范云飛姓名楊青職稱教授學位碩士單位名稱計算機科學與技術學院郵編430063申請學位級別碩士學科專業(yè)名稱計算機應用技術專業(yè)類型科學碩士論文提交日期2015年4月論文答辯日期2015年5

2、月學位授予單位武漢理工大學學位授予日期答辯委員會主席評閱人2015年5月指導教師武漢理工大學碩士學位論文I摘要近年來，隨著電子商務的發(fā)展和網站用戶數量的增長，用戶評價信息進入爆炸性增長階段。電子商務網站的用戶評價信息一方面是潛在用戶做出購買決策前的重要依據，另一方面也是廠商進行產品改良的重要參考。而對于規(guī)模龐大的用戶評價信息，僅以人工閱讀的方式很難從中獲取有價值的信息。因此，對電子商務網站的用戶評價信息進行自動處理并產生有效的結果，具有

3、重要的應用價值和研究價值。用戶評價信息分析包括從用戶評論中挖掘特征詞、挖掘觀點詞、傾向性分析等方面。目前研究者們已經提出了不少有用的用戶評價分析方法，但在特征觀點對識別方面仍存在特征詞與觀點詞的搭配關系不準確、未考慮隱式特征觀點對的特征詞預測等問題，在傾向性分析方面情感詞典的構建及極性判斷規(guī)則的設計還需繼續(xù)完善。本文的工作主要包括以下三個方面：（1）利用POS規(guī)則匹配的方法從用戶評價文本中提取特征觀點對。首先從大量訓練評論文本中使用擴展

4、匹配的方法挑選有效POS規(guī)則，然后利用有效POS規(guī)則在測試評論文本中提取特征觀點對，并給出三種修剪方法來刪除無效的特征觀點對。（2）基于TFIDF方法來預測隱式特征觀點對的潛在特征詞。缺省特征詞的觀點句普遍存在于用戶評論中，而現有的研究集中于顯式特征詞的提取，本文以完整的特征觀點對集合為基礎，嘗試使用TFIDF的方法為隱式特征觀點對預測可能的特征詞。（3）基于擴展的情感詞典來對評價單元進行傾向性分析。通過對中文評價信息進行分析，發(fā)現除否