基于屬性的商品評(píng)論情感挖掘研究.pdf

1、電子商務(wù)的迅速發(fā)展使得越來越多的用戶喜歡在網(wǎng)上購買商品,用戶在購買商品時(shí)通常喜歡參考別的用戶對(duì)該商品的評(píng)論,來判斷該商品是否適合自己。目前很多電子商務(wù)網(wǎng)站都有商品總體情感傾向的分析,但是用戶在購買商品時(shí)通常喜歡根據(jù)自己感興趣的屬性判斷某件商品是否適合自己。
　　論文以商品的評(píng)論文本為研究對(duì)象,研究了構(gòu)造基于屬性的商品評(píng)論挖掘系統(tǒng)所需要的工作和關(guān)鍵技術(shù),包括評(píng)論文本預(yù)處理、商品屬性提取與關(guān)聯(lián)、屬性級(jí)的情感傾向性分析與結(jié)果展示。

2、>　　探討了使用詞典與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的算法對(duì)評(píng)論文本分詞,使用維特比算法查找隱馬爾科夫模型最優(yōu)路徑的方法對(duì)分詞后的評(píng)論文本進(jìn)行詞性標(biāo)注。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的分詞算法能取得較高的性能,使用學(xué)習(xí)后的詞典相比學(xué)習(xí)前的詞典能取得更高的查準(zhǔn)率。
　　使用改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和相應(yīng)的三種剪枝規(guī)則來提取商品的頻繁屬性,關(guān)聯(lián)屬性詞與觀點(diǎn)詞,來提高處理速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法執(zhí)行速度比未改進(jìn)的快。
　　設(shè)計(jì)基于屬性的評(píng)論情感分析和評(píng)級(jí)