基于LDA和詞性句法規(guī)則的用戶評(píng)論情感分析研究.pdf

1、電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,讓人們的生活更加便捷。同時(shí),它產(chǎn)生了大量的用戶評(píng)論信息,對(duì)這些信息進(jìn)行情感分析具有重要的學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。一方面,這些信息語(yǔ)言結(jié)構(gòu)復(fù)雜,涉及到多個(gè)領(lǐng)域的處理技術(shù),且目前尚無(wú)統(tǒng)一成熟的模型可以對(duì)其直接應(yīng)用。另一個(gè)方面,對(duì)這些評(píng)論信息進(jìn)行情感挖掘能夠?qū)崿F(xiàn)商家和用戶的雙贏,商家通過(guò)評(píng)論信息發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)產(chǎn)品的意見(jiàn),提高產(chǎn)品的質(zhì)量。用戶可以通過(guò)其他買(mǎi)家的評(píng)論信息發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)劣,做出購(gòu)買(mǎi)決策。
　　在一些學(xué)者研究的

2、基礎(chǔ)上,提出一種針對(duì)用戶評(píng)論的新的情感分析方法,主要研究?jī)?nèi)容包括:
　　(1)提出了基于情感詞抽取和LDA特征表示的粗粒度情感分析方法。首先使用情感詞典抽取文本中的情感詞。其次,以情感詞作為特征值使用LDA模型建模,得到評(píng)論的主題分布。最后使用SVM分類(lèi)器將評(píng)論進(jìn)行褒貶二元分類(lèi)。為了處理評(píng)論特征稀少的問(wèn)題,LDA建模時(shí),通過(guò)多次調(diào)節(jié)主題數(shù)的大小實(shí)現(xiàn)多次分類(lèi),發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的分類(lèi)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明該方法在網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的褒貶分類(lèi)方面的有效性。