產品網絡評論挖掘研究.pdf

1、隨著電子商務的迅速發(fā)展，網絡上涌現了許多購物網站和產品論壇，這些購物網站和產品論壇不只介紹商家的產品，還為消費者提供了發(fā)表評論的平臺，消費者能及時的將對商品的評論反饋給商家以及那些潛在的消費者。越來越多的人在做出消費決策前喜歡先到互聯網上參考用戶和媒體對某產品的評論和報道信息。但是互聯網上的信息數量巨大，全部閱讀這些評論來幫助做出決策十分困難，所以急需一種有效的文本挖掘方法應用在觀點評論上。
　　 評論挖掘是文本挖掘的一個應用。

2、文中簡述了文本挖掘的概念和文本挖掘的技術方法，然后介紹了評論觀點挖掘的處理方法以及涉及的技術，包括領域詞的獲取、詞語相似度的計算、構建情感詞典計算文本情感傾向、句法分析等技術。
　　 本文通過簡單候選領域詞+擴展領域詞過濾的方法得到最終的領域詞。實驗結果表明，使用本文中的兩步走的方法確實能提高領域詞獲取的準確率。
　　 本文還研究了利用《知網》計算詞語相似度的計算方法?！吨W》含有豐富的詞匯語義知識和世界知識，內部結構復

3、雜，是一部比較詳盡的語義知識詞典。在情感傾向識別試驗中，達到了99％以上的準確率。
　　 在本文第五章，構建了一部基本情感詞典和一部領域情感詞典。根據這些情感詞典就可以計算文本的情感傾向度了。本文在計算文本情感傾向度時，還考慮了情感詞的詞性、否定詞、程度副詞、詞語特征向量對情感詞情感傾向度的影響，取得了較好的實驗結果。
　　 第六章中對指代消解、句法分析技術做了一些探討，并利用句法分析樹挖掘主題詞與情感詞的匹配關系。