面向產(chǎn)品評論的意見挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，其上的信息越來越豐富，成為人們獲取所需信息的主要手段。人們可以將自己的言論信息通過互聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn)出來，比如存在于互聯(lián)網(wǎng)中的各大網(wǎng)站論壇。人們在挑選電子產(chǎn)品的時候，可以通過查閱相關(guān)產(chǎn)品論壇的用戶評論，間接了解到相關(guān)產(chǎn)品的口碑。然而，這樣的原始信息存在明顯的缺點：信息龐雜，混沌。人們通過簡單逐條的去查閱用戶評論，得到相關(guān)產(chǎn)品的口碑信息，無疑是一項繁瑣而耗時的任務(wù)。如果能夠?qū)⑦@些信息進(jìn)行有效的匯總，必將提高人們的獲取信息的效

2、率?；谶@樣的需求，本文構(gòu)建了一個面向手機(jī)產(chǎn)品評論的意見挖掘系統(tǒng)，主要的研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　第一、本文介紹了系統(tǒng)的有用評論分類模塊。有用評論的分類模塊是整個意見挖掘系統(tǒng)的首要一步，因為原始的用戶評論良莠不齊，無用的評論對于系統(tǒng)的后續(xù)模塊不僅沒用，而且會有副作用產(chǎn)生。基于有用評論的定義，本文采用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行分類，并引入產(chǎn)品特征詞和情感詞共現(xiàn)的特征。實驗證明，上述共現(xiàn)特征的引入可以提高分類的效果。
　　第二、

3、本文詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的情感塊識別及情感分析模塊。該模塊是整個系統(tǒng)的核心模塊，其任務(wù)是識別評論中帶有情感傾向的短語。本文將其轉(zhuǎn)化為一個詞序列標(biāo)注問題，使用引入模板特征的條件隨機(jī)域模型進(jìn)行情感塊的識別并判斷它的情感極性。實驗證明，使用條件隨機(jī)域模型不僅可以識別傳統(tǒng)方法所能識別的包含情感詞的情感塊，還可以識別很多口語化的情感塊，這些情感塊可能不包含情感詞。另外，引入模板特征可以進(jìn)一步提高識別的效果。
　　第三、本文介紹了系統(tǒng)的產(chǎn)品口碑匯總