基于餐飲領(lǐng)域中文評(píng)論意見(jiàn)挖掘方法的研究.pdf

1、餐飲業(yè)作為市場(chǎng)規(guī)模巨大的傳統(tǒng)主流產(chǎn)業(yè)也站在了變革的“風(fēng)口”。據(jù)相關(guān)部門(mén)的統(tǒng)計(jì)資料，二零一四年，國(guó)內(nèi)供應(yīng)原材料領(lǐng)域超過(guò)了八千億元人民幣，而餐飲消費(fèi)領(lǐng)域達(dá)到了三萬(wàn)億元人民幣，餐飲產(chǎn)業(yè)鏈上下游從業(yè)人員超過(guò)1億人，餐飲產(chǎn)業(yè)已成為房地產(chǎn)、餐飲之后中國(guó)產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)。餐飲產(chǎn)業(yè)作為口碑影響極大的行業(yè)，客戶(hù)的傾向褒貶色彩直接能夠影響到實(shí)際的收入和其他客戶(hù)的選擇，因此對(duì)于餐飲行業(yè)的評(píng)價(jià)感情態(tài)度，不管是對(duì)用戶(hù)還是對(duì)商家，其意義都極為深遠(yuǎn)：用戶(hù)借助于分析

2、相關(guān)的產(chǎn)品評(píng)價(jià)，從而更好地了解產(chǎn)品情況，讓自身確定要不要購(gòu)買(mǎi)時(shí)更加科學(xué)；另外，商家能夠借助研究用戶(hù)的實(shí)際評(píng)價(jià)，不斷地提高產(chǎn)品質(zhì)量，確立合理的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，使得公司的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)大幅上升。然而，在網(wǎng)上進(jìn)行評(píng)價(jià)其數(shù)目相當(dāng)龐大，何況天天都會(huì)出現(xiàn)眾多的新評(píng)論。雖說(shuō)紛繁的信息能夠給我們提供很大的方便；然而有時(shí)海量的信息，也給我們帶來(lái)不小的麻煩。比方說(shuō)，某用戶(hù)想弄明白一個(gè)產(chǎn)品的使用狀況抑或廠(chǎng)商想第一時(shí)間搞清市場(chǎng)市場(chǎng)銷(xiāo)售現(xiàn)狀及提高產(chǎn)品質(zhì)量時(shí)，搜尋、篩選、剔除

3、、整合此類(lèi)信息，這一工作顯得非常地復(fù)雜與耗費(fèi)時(shí)日。
　　本文將文本評(píng)論研究引入到餐飲新領(lǐng)域，利用餐飲行業(yè)情感文本，建立了一套適用于餐飲行業(yè)的知識(shí)庫(kù)，找到了最適合餐飲行業(yè)評(píng)論文本的主題識(shí)別技術(shù)，并通過(guò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)比，完成提高中文評(píng)論意見(jiàn)挖掘準(zhǔn)確性的句法分析方法。本文從第二章開(kāi)始主要介紹意見(jiàn)挖掘研究綜述、意見(jiàn)挖掘概念、網(wǎng)絡(luò)新媒體概念、文本傾向性分析的內(nèi)在含義以及分析的實(shí)質(zhì)性任務(wù)內(nèi)容，涵蓋著主客觀(guān)分類(lèi)，觀(guān)點(diǎn)持有者、評(píng)價(jià)主題、情感詞語(yǔ)的

4、抽取，還有傾向性識(shí)別，句子傾向性分析等方面，同時(shí)還介紹了觀(guān)點(diǎn)挖掘、語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的基本概念；第三章，主要是講餐飲評(píng)論情感詞典構(gòu)建，包括了常用情感詞典集、微博口語(yǔ)詞典集、NTUSD詞典、情感表情符號(hào)詞典、網(wǎng)絡(luò)常用語(yǔ)詞典、網(wǎng)絡(luò)熱詞詞典、餐飲評(píng)價(jià)情感詞典等方面；在第四章主要是基于CRF模型的餐飲領(lǐng)域評(píng)價(jià)主題識(shí)別，通過(guò)CRF模型，來(lái)找到適合該模型的有效特征，然后根據(jù)樣本的數(shù)據(jù)，完成實(shí)際餐飲評(píng)價(jià)的主題識(shí)別實(shí)驗(yàn)并驗(yàn)證CRF模型的準(zhǔn)確性和可行性；最后，主

5、要做餐飲評(píng)論意見(jiàn)傾向性分析，首先對(duì)餐飲評(píng)論作樣本分析，根據(jù)樣本分析的結(jié)果，以及模型特征的分析，來(lái)構(gòu)建餐飲評(píng)論情感詞匯集，再根據(jù)情感詞匯集，完成餐飲評(píng)價(jià)主題的傾向性分析，并通過(guò)對(duì)餐飲服務(wù)行業(yè)的中文評(píng)論傾向性研究，獲得一種針對(duì)餐飲服務(wù)細(xì)分的傾向性的有效分類(lèi)方法，并構(gòu)建了一個(gè)餐飲評(píng)價(jià)本體知識(shí)庫(kù)，用比較策略完成餐飲服務(wù)的評(píng)價(jià)情感傾向性算法。本文在第六章將前面的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行模塊化封裝，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化計(jì)算和展示，通過(guò)可行性研究，希望可以不斷優(yōu)化和完善，