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1、評(píng)論是一種評(píng)判事物價(jià)值的重要主觀信息,其已被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)有的商品屬性抽取、偏好學(xué)習(xí)以及情感分析和挖掘。然而,評(píng)論自身也存在價(jià)值層次,能否精準(zhǔn)高效地自動(dòng)評(píng)估評(píng)論的價(jià)值(如“專家”級(jí)評(píng)論或“垃圾”評(píng)論),對(duì)基于評(píng)論信息的各類研究和應(yīng)用都具有重要價(jià)值。針對(duì)這一全新問題,本文將其看作分類和排序問題,分類即將評(píng)論劃分為“高質(zhì)量”和“低質(zhì)量”評(píng)論,而排序則是對(duì)同一個(gè)商品的評(píng)論按其質(zhì)量從高到低排列。傳統(tǒng)上,分類與排序都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,由此,本文在
2、特征抽取和評(píng)論質(zhì)量模型構(gòu)建兩個(gè)方面完成了一些研究工作。
在特征提取方面,本文從用戶意圖角度出發(fā),考察影響評(píng)論的因素。由于評(píng)論質(zhì)量的高低直接來自用戶的判定,因此從用戶的角度考察評(píng)論的質(zhì)量是從根源上探索反映評(píng)論質(zhì)量的因素,同時(shí)此類特征具有較強(qiáng)的通用性。從用戶意圖角度,本文提出了三類反映評(píng)論質(zhì)量的因素:評(píng)論的信息滿足性、評(píng)論的情感與觀點(diǎn)和評(píng)論的可信度。對(duì)于每一種因素,本文分別提出了相應(yīng)的度量指標(biāo)和挖掘算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基
3、于用戶意圖的特征在評(píng)論質(zhì)量評(píng)估中有較好的效果,將本文特征與前人工作中采用的特征融合后取得了更好的性能。
在評(píng)論質(zhì)量模型構(gòu)建方面,本研究從不同的角度構(gòu)建了三個(gè)評(píng)論質(zhì)量模型,分別為:時(shí)間質(zhì)量模型、信息過載質(zhì)量模型和話題質(zhì)量模型。這三個(gè)模型分別考察了評(píng)論發(fā)表時(shí)間、商品內(nèi)部評(píng)論相似度和商品間評(píng)論相似度對(duì)評(píng)論質(zhì)量的影響。這三個(gè)模型相互獨(dú)立,是對(duì)三類不同評(píng)論局部環(huán)境的描述,具有一定的自適應(yīng)性。最后將這三個(gè)模型用于評(píng)論質(zhì)量排序系統(tǒng)的調(diào)整,取
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