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文檔簡介
1、電子商務(wù)的迅速發(fā)展使得越來越多的用戶喜歡在網(wǎng)上購買商品,用戶在購買商品時通常喜歡參考別的用戶對該商品的評論,來判斷該商品是否適合自己。目前很多電子商務(wù)網(wǎng)站都有商品總體情感傾向的分析,但是用戶在購買商品時通常喜歡根據(jù)自己感興趣的屬性判斷某件商品是否適合自己。
論文以商品的評論文本為研究對象,研究了構(gòu)造基于屬性的商品評論挖掘系統(tǒng)所需要的工作和關(guān)鍵技術(shù),包括評論文本預處理、商品屬性提取與關(guān)聯(lián)、屬性級的情感傾向性分析與結(jié)果展示。
2、> 探討了使用詞典與統(tǒng)計相結(jié)合的算法對評論文本分詞,使用維特比算法查找隱馬爾科夫模型最優(yōu)路徑的方法對分詞后的評論文本進行詞性標注。實驗結(jié)果表明改進后的分詞算法能取得較高的性能,使用學習后的詞典相比學習前的詞典能取得更高的查準率。
使用改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和相應(yīng)的三種剪枝規(guī)則來提取商品的頻繁屬性,關(guān)聯(lián)屬性詞與觀點詞,來提高處理速度。實驗結(jié)果表明改進后的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法執(zhí)行速度比未改進的快。
設(shè)計基于屬性的評論情感分析和評級
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