網(wǎng)絡(luò)評論中觀點(diǎn)詞和產(chǎn)品特征抽取方法研究.pdf

1、在電子商務(wù)網(wǎng)站購物后，人們通常會對購買產(chǎn)品質(zhì)量的好壞進(jìn)行評價。以前消費(fèi)者購買產(chǎn)品，只能依靠口碑和廣告效應(yīng)進(jìn)行選擇。如今由于電子商務(wù)平臺提供了評論區(qū)域，在購買產(chǎn)品前消費(fèi)者可以通過瀏覽這些評論信息了解產(chǎn)品的概況，進(jìn)而做出是否購買的決策。除此之外，電子商務(wù)平臺可以依據(jù)用戶的評論信息進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放，生產(chǎn)廠商也可以據(jù)此對產(chǎn)品質(zhì)量的改進(jìn)做出分析和決策，從而生產(chǎn)消費(fèi)者所需的產(chǎn)品。目前網(wǎng)絡(luò)評論的數(shù)量很大，如果人工處理每一條評論會比較費(fèi)時，而且效率也

2、不高。因此，產(chǎn)品評論挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
　　在網(wǎng)絡(luò)評論中，產(chǎn)品特征作為產(chǎn)品的細(xì)粒度方面，表明了用戶關(guān)注產(chǎn)品的焦點(diǎn)，觀點(diǎn)詞是用戶對產(chǎn)品態(tài)度的體現(xiàn)，它反映了用戶體驗(yàn)產(chǎn)品后的感受，它們是后續(xù)情感傾向性識別的基礎(chǔ)。評論挖掘的主要任務(wù)就是從產(chǎn)品評論中挖掘特征詞和觀點(diǎn)詞。論文的主要內(nèi)容如下：
　　對評論語料進(jìn)行研究和分析后，提出了基于依存關(guān)系的觀點(diǎn)詞抽取方法。觀點(diǎn)詞自動識別過程中，首先對評論語料進(jìn)行預(yù)處理，步驟分為分詞、詞性標(biāo)注、句法分

3、析，然后設(shè)計(jì)了包含觀點(diǎn)詞的詞性模板，并與從評論語句中抽取的句法依存關(guān)系相結(jié)合，最終得到觀點(diǎn)詞集合。
　　本文提出了基于觀點(diǎn)詞共現(xiàn)的產(chǎn)品特征抽取方法。在對評論語料進(jìn)行預(yù)處理后，分別使用語言規(guī)則和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法產(chǎn)生候選產(chǎn)品特征集，并對其進(jìn)行剪枝和過濾，最后利用產(chǎn)品特征的上下文關(guān)系，使用基于觀點(diǎn)詞共現(xiàn)的方法得到產(chǎn)品特征集合。
　　本文最后給出了實(shí)驗(yàn)，從互聯(lián)網(wǎng)抓取了三款產(chǎn)品的評論文本進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法取得較好的準(zhǔn)