基于意見挖掘的產(chǎn)品排名技術(shù)研究.pdf

1、隨著Internet網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，消費(fèi)者通過商家的網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)論壇、BBS以及Blog發(fā)表關(guān)于各種產(chǎn)品的評(píng)論信息。商家、廠家可以通過分析這些評(píng)論信息獲取反饋意見；消費(fèi)者可以通過閱讀這些評(píng)論信息在購買商品時(shí)獲得幫助。通過人工搜集-閱讀-分析這些評(píng)論信息的工作十分繁瑣和耗時(shí)，自動(dòng)搜索-分析這些評(píng)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(luò)表達(dá)他們對(duì)于產(chǎn)品的觀點(diǎn)，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。基于意見挖掘的產(chǎn)品排名是利用意見挖掘技術(shù)和產(chǎn)品排名技術(shù)自動(dòng)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(shù)處理中文網(wǎng)絡(luò)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(shù)，構(gòu)造了情感詞典與特征庫，從而使產(chǎn)品排名系統(tǒng)的準(zhǔn)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(píng)價(jià)對(duì)象獲得、上下文極性獲得、評(píng)價(jià)對(duì)象與上下文極性關(guān)聯(lián)的獲得三個(gè)分析子模塊。
　　基于語句的產(chǎn)品排名是利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲從Web網(wǎng)絡(luò)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(tái)對(duì)句子進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)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(píng)價(jià)對(duì)象的關(guān)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(píng)論語句和綜合