基于情感分析的線上品牌評估系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著全球化的加深，品牌在決定企業(yè)競爭力方面起著重要的作用，如何對品牌價值進行合理量化，以達到提高企業(yè)競爭力的目的值得思考。傳統(tǒng)的品牌評估方法通過調(diào)查問卷或者統(tǒng)計品牌的利潤、銷售額等市場數(shù)據(jù)來綜合分析品牌。然而這些方法沒法全面的分析海量消費者對品牌的觀點和態(tài)度，也沒法直觀的展示觀點?；谇楦蟹治龅木€上品牌評估系統(tǒng)通過提取海量消費者對品牌屬性評價數(shù)據(jù)的觀點，分析消費者觀點的情感傾向性，進而幫助企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)策略。
　　情感分析目的是通過

2、分析文本判斷用戶對商品或者服務的看法和態(tài)度，將態(tài)度劃分為褒揚、貶義、中性等。主要研究方法有無監(jiān)督學習方法和有監(jiān)督學習方法。其中，無監(jiān)督學習通過使用非標注樣本進行情感分類建模，情感分類模型的效果依賴于特征集合；有監(jiān)督學習方法使用機器學習方法進行標注樣本的訓練，可擴展性強。本文中采用的是有監(jiān)督學習方法，但是區(qū)別于常用的特征提取技術，本文采用的特征融合的方式提取特征。
　　本文的主要貢獻包括：
　　1)本文采用兩種方法提取特征，再

3、將兩種方法提取出的特征輸入相同的分類器中，對比和分析兩種特征的分類效果。一種是通過命名實體識別的方法提取特征；另一種是通過淺層與深層特征融合的方式。實驗證明通過融合詞向量提取的深度特征與 CRF提取的命名實體的方法使得情感分類評測效果優(yōu)于僅使用 CRF命名實體識別的特征提取方法。文中對比支持向量機與邏輯回歸兩種分類器的評測結果，最終選擇支持向量機作為情感分類模型。通過情感分析識別出不同屬性的特征的觀點傾向性后，對品牌的每個屬性賦予不同的

4、權值來計算品牌指數(shù)，并對比調(diào)查問卷計算的品牌評分，采用遺傳算法不斷迭代選擇出與問卷評分高度擬合的權值體系，并應用于本文的品牌評估系統(tǒng)中。
　　2)設計并實現(xiàn)了一個可以商業(yè)化的B/S架構的系統(tǒng)——基于情感分析的線上品牌評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)將品牌的評論數(shù)據(jù)與品牌屬性進行映射，統(tǒng)計品牌各屬性的得分，與屬性映射的評價數(shù)據(jù)好評率越高得分越高，得分低的屬性是企業(yè)需要關注與優(yōu)化的重點；將各屬性賦予不同的權值，通過加權的方式計算品牌指數(shù)，并按照指數(shù)進