用戶評(píng)論情感分類的方法與實(shí)證研究

1、 分類號(hào)： 分類號(hào)：O213 密級(jí)： 密級(jí)：公開 公開 專 業(yè) 學(xué) 位 研 究 生 學(xué) 位 論 文 論文題目（中文） 論文題目（中文） 用戶 用戶評(píng)論 評(píng)論情感分類 情感分類的方法與實(shí)證研究 方法與實(shí)證研究 論文題目（外文） 論文題目（外文） The Methods and Empirical Study of Comments Sentimen

2、t Classification 研 究 生 姓 名 研 究 生 姓 名 郭惠珠 郭惠珠 學(xué) 位 類 別 學(xué) 位 類 別 應(yīng)用統(tǒng)計(jì) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì) 專 業(yè) 學(xué) 位 領(lǐng) 域 專 業(yè) 學(xué) 位 領(lǐng) 域 學(xué) 位 級(jí) 別 學(xué) 位 級(jí) 別 碩 士 校內(nèi)導(dǎo)師姓名、 職稱 校內(nèi)導(dǎo)師姓名、 職稱 李周 李周平 副教授 副教授 校外導(dǎo)師單位、 姓名 校外導(dǎo)師單位、 姓名 論文工作起止年月 論文工作起止年月 2016 年 3 月 至

3、2017 年 4 月 論 文 提 交 日 期 論 文 提 交 日 期 2017 年 4 月 論 文 答 辯 日 期 論 文 答 辯 日 期 2017 年 5 月 學(xué) 位 授 予 日 期 學(xué) 位 授 予 日 期 2017 年 6 月 校址：甘肅省蘭州市 校址：甘肅省蘭州市 I 用戶評(píng)論情感分類的方法與實(shí)證研究 用戶評(píng)論情感分類的方法與實(shí)證研究 摘 要 文本情感分析, 又被叫做情感極性計(jì)算, 主要包括意見抽取, 意見挖掘, 情感挖

4、掘, 主客觀分析等研究方向, 旨在對(duì)含有人類主觀性態(tài)度的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 抽取, 挖掘以研究用戶對(duì)篇章級(jí), 句子級(jí)或詞語級(jí)文本的情感態(tài)度, 是近年來文本挖掘領(lǐng)域比較熱門的方向. 本文主要研究評(píng)論文本的正負(fù)向情感分類并在真實(shí)評(píng)論數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行基于細(xì)粒度的意見挖掘. 在情感分類方面, 目前主要的研究方法有: 基于情感詞典匹配的方法, 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法以及基于深度學(xué)習(xí)的方法, 本文在前輩研究者提出算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn), 考察了一種新的

5、基于詞向量和詞典的情感分類算法以優(yōu)化在無標(biāo)注數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型情況下網(wǎng)站評(píng)論數(shù)據(jù)的情感分類效果, 并將其與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法如支持向量機(jī), 邏輯回歸, 以及基于深度學(xué)習(xí)的方法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較, 分析不同模型方法的優(yōu)劣并提出在實(shí)際應(yīng)用中的可行性建議. 在基于細(xì)粒度的意見挖掘方面, 我們的主要目的是進(jìn)行基于細(xì)粒度的詞對(duì) (屬性詞, 評(píng)價(jià)詞) 抽取以收集并分析用戶對(duì)產(chǎn)品不同特征屬性的評(píng)價(jià)情況. 本文使用的數(shù)據(jù)集為某品牌筆