面向Web文本的產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，在Blog、BBS、Wiki等Web站點(diǎn)中出現(xiàn)了大量的針對(duì)商品或服務(wù)的客戶評(píng)論。本文針對(duì)這樣的Web評(píng)論文本，主要研究從文本中提取產(chǎn)品屬性詞和評(píng)價(jià)情感詞，然后對(duì)客戶持有的意見(jiàn)進(jìn)行極性判斷。使用到的方法經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)都證明了方法的適用性，相對(duì)應(yīng)所開(kāi)發(fā)出來(lái)的系統(tǒng)也具有很好的魯棒性。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 ⑴針對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源，首先用基于HTML標(biāo)簽的模式匹配的信息抽取方式從特定的網(wǎng)頁(yè)中抽取產(chǎn)品屬性詞建立基本的評(píng)價(jià)對(duì)象詞典

2、，然后利用搜索引擎采集評(píng)論文本從中抽取情感詞，然后基于HowNet計(jì)算這些詞的傾向性，建立具有口語(yǔ)化特征的情感詞表。
　　 ⑵利用中文依存句法分析，結(jié)合其他的語(yǔ)義特征進(jìn)行屬性詞的抽取，以擴(kuò)大屬性詞典，然后使用二部圖模型，對(duì)屬性詞和情感詞進(jìn)行反復(fù)的互訓(xùn)練，最后將新訓(xùn)練的屬性詞和情感詞分別寫入詞典，且將匹配的屬性詞和情感詞以二元組的方式寫入文本。
　　 ⑶手工構(gòu)造了否定詞、轉(zhuǎn)折詞和程度詞表，然后定義了評(píng)論情感詞的評(píng)分模型，對(duì)