基于意見挖掘的產(chǎn)品排名技術研究.pdf

1、隨著Internet網(wǎng)絡的不斷發(fā)展，消費者通過商家的網(wǎng)站、網(wǎng)絡論壇、BBS以及Blog發(fā)表關于各種產(chǎn)品的評論信息。商家、廠家可以通過分析這些評論信息獲取反饋意見；消費者可以通過閱讀這些評論信息在購買商品時獲得幫助。通過人工搜集-閱讀-分析這些評論信息的工作十分繁瑣和耗時，自動搜索-分析這些評論信息變得十分必要且重要。隨著越來越多的人通過網(wǎng)絡表達他們對于產(chǎn)品的觀點，意見挖掘和產(chǎn)品排名變得越來越重要，基于意見挖掘的產(chǎn)品排名正是在這一環(huán)境產(chǎn)生

2、的?；谝庖娡诰虻漠a(chǎn)品排名是利用意見挖掘技術和產(chǎn)品排名技術自動處理在線文本。
　　本文利用基于語句的產(chǎn)品意見挖掘與產(chǎn)品排名技術處理中文網(wǎng)絡文本，獲得產(chǎn)品特征排序和產(chǎn)品綜合排序。本文引入句法分析等自然語言處理技術，構造了情感詞典與特征庫，從而使產(chǎn)品排名系統(tǒng)的準確率得到了提高。
　　基于語句的產(chǎn)品意見挖掘是利用產(chǎn)品意見挖掘模塊處理Web上的意見型主觀性文本獲得意見。產(chǎn)品意見挖掘利用程度詞詞典、極性詞詞典和特征庫等資源和句法分析器

3、等工具分析處理意見型主觀性文本。產(chǎn)品意見挖掘可分為評價對象獲得、上下文極性獲得、評價對象與上下文極性關聯(lián)的獲得三個分析子模塊。
　　基于語句的產(chǎn)品排名是利用網(wǎng)絡爬蟲從Web網(wǎng)絡上獲得意見型主觀性文本的網(wǎng)頁，再通過正文抽取得到意見型主觀性文本；利用LTP平臺對句子進行分詞、詞性標注、依存句法分析；利用產(chǎn)品意見挖掘模塊處理意見型主觀性文本獲得產(chǎn)品意見，即上下文極性與評價對象的關聯(lián)；利用產(chǎn)品意見整理得到每種產(chǎn)品的每種特征的評論語句和綜合