用戶生成內(nèi)容情感分析方法研究.pdf

1、用戶生成內(nèi)容情感分析一般是指通過基于詞典語義規(guī)則或者基于機器學(xué)習(xí)的方法對 Web用戶主動生成的內(nèi)容進行挖掘和分析，并且從中獲得表達用戶態(tài)度和觀點的一些主觀信息，比如用戶針對于某個事件的觀點、建議、情緒、情感傾向等。近兩年，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”行動不斷助力電子商務(wù)企業(yè)的發(fā)展，針對電子商務(wù)企業(yè)評價信息情感分析的研究得到了研究者們越來越多的重視。本研究主要是以淘寶某商品文本評價信息為研究對象，通過對某商品評價信息的分析，使得消費者和商家從不同的角

2、度了解商品的真實信息，為后來消費者購買該商品提供決策依據(jù)，也可以使得商家不斷地提高商品品質(zhì)，改進商品服務(wù)以及制定合適的銷售方案。論文主要通過PMI和《知網(wǎng)》相似度計算的方法給情感詞語賦予相應(yīng)的權(quán)值，采用基于語義規(guī)則，多分類機器學(xué)習(xí)以及模糊綜合的情感分析方法從某商品每個評價對象的分值，好評率，商品的綜合值等方面對商品評價信息進行多角度的分析，并驗證了三種方法的有效性。具體的主要工作如下：
　　1.基于帶權(quán)值的情感詞典的評論信息情感分

3、析。首先在基礎(chǔ)情感詞典的基礎(chǔ)上，結(jié)合《知網(wǎng)》相似性計算和統(tǒng)計的PMI方法給詞語賦予一定的權(quán)值，構(gòu)建帶權(quán)值的領(lǐng)域情感詞典，除此之外，構(gòu)建否定詞，程度副詞，轉(zhuǎn)折詞語情感詞典并賦予不同的權(quán)值。然后，獲取評價信息四元組，利用相應(yīng)的情感極性計算規(guī)則獲得評論句子的情感極值，并根據(jù)情感極值對評論句子進行情感分類。最后，驗證了帶權(quán)值領(lǐng)域情感詞典和情感計算規(guī)則用于情感分析的有效性。
　　2.基于多分類的機器學(xué)習(xí)方法的評論信息情感分析。論文對文本表示

4、，特征選擇和特征權(quán)重的計算方法進行了介紹，并針對短文本評價信息的特性改進了布爾函數(shù)特征權(quán)值的計算方法，用詞語權(quán)值代替“1”，“0”進行文本表示，并且引入?yún)?shù)α來縮小權(quán)值相近的評價信息的距離，提高分類的準確率。并用χ2統(tǒng)計方法進行特征選擇，通過KNN，SVM和樸素貝葉斯方法三種分類模型驗證了改進的布爾函數(shù)特征權(quán)重計算方法的有效性。
　　3.基于模糊綜合評價方法的評論信息情感分析。論文針對模糊綜合評價的需要，構(gòu)建了指標體系，確定了評價