旅行目的地中文評論的情感分析研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網的飛速發(fā)展，網絡已經成為一個便捷的信息交流平臺，越來越多的人開始利用網絡發(fā)布信息或發(fā)表自己的觀點。其中，由旅游者貢獻內容、自由評論的旅游網絡社區(qū)，受到廣大旅游者的普遍青睞,其評論信息也成為很多旅游者選擇目的地的重要依據。如何獲取和挖掘旅游社區(qū)中海量的在線評論信息，智能化的分析用戶的反饋和評價，從而改進旅游產品和服務，成為旅游電子商務成功的關鍵之一。
　　情感分類技術便可以通過對大量評論進行正負情感分類而全面高效的挖掘評論

2、信息。目前，已經有很多面向英文旅行評論的情感分析研究，并且取得了一定的成果。作為全世界網民數量最多的中國，中文信息已經成為國際互聯(lián)網上非常重要的部分，但面向中文評論的情感分析技術還有很多問題有待研究。所以，本文面向中文旅行目的地評論進行了情感分析研究。
　　本文的中文旅行目的地評論實驗數據是通過編程從攜程網社區(qū)中自動抓取的。在此基礎上，通過實驗建立了四種情感分類器模型，包括基于逐點語義分析法的分類器和基于支持向量機、樸素貝葉斯、N

3、元文法三種典型機器學習算法的分類器。然后，比較分析了這四種分類器對旅行目的地評論進行情感分類的效果，發(fā)現(xiàn)在訓練集評論數量不同時，三種機器學習分類器的分類表現(xiàn)不盡相同。綜合來看，支持向量機的表現(xiàn)最好，分類正確率接近90％；與機器學習分類器相比，基于語義方法的分類器分類效果并沒有更好，分類正確率只略高于80%，但該方法省時省力，在實際中可能具有更強的應用價值。
　　最后，本文基于語義方法的分類實驗中提取的情感傾向詞組的歸類統(tǒng)計，從游覽