細粒度中文網(wǎng)絡消費評論情感極性分類方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，隨著電子商務和各種類型互聯(lián)網(wǎng)互動社區(qū)的同步快速發(fā)展，網(wǎng)絡消費評論信息，形成了具有重要商業(yè)價值的大數(shù)據(jù)集。網(wǎng)絡商品評論的情感分析技術能夠從主觀性文本中識別、抽取相關的傾向性信息，通過特定算法以量化形式描述出文本所表達的主觀意見，借此推測出評論者對所購買商品或服務的喜好程度，能夠影響消費者的決策行為，對于改進商品特性、精準推送商品信息也具有重要的指導意義。
　　為使情感分析的效用更加精準的作用于某一屬性之上，以最大發(fā)揮消費評論

2、的商業(yè)價值，本文開展網(wǎng)絡消費評論分析中情感詞與屬性詞的自動提取算法，以及基于情感詞與屬性詞分析的細粒度網(wǎng)絡消費評論情感極性分類方法研究。本文首先利用網(wǎng)絡爬蟲技術抓取了網(wǎng)絡餐飲消費評論作為語料庫，借助機器學習、自然語言處理等領域的理論知識，結合中文網(wǎng)絡評價語言表達方式的特點，提出一種基于語料的領域情感詞庫自動構建方法;結合了餐飲評論中情感詞與屬性詞之間的特征分析，提出基于名詞+LDA(Latent Dirichlet Allocation

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