基于情感分析的評(píng)論挖掘技術(shù)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)上的評(píng)論隱含了發(fā)表者的觀點(diǎn)、偏好等需求和情感信息，挖掘出評(píng)論中的這些信息可將其用于商品推薦、新產(chǎn)品開發(fā)、銷售模式設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。由于中文自然語(yǔ)言表達(dá)的評(píng)論具有模糊性、不確定性、表達(dá)多樣性，尤其網(wǎng)絡(luò)評(píng)論在表達(dá)形式上的不規(guī)范性，因此評(píng)論挖掘工作面臨著許多困難和挑戰(zhàn)。本文將提出基于領(lǐng)域本體的評(píng)論分析方法，基本思想是構(gòu)建一個(gè)包含著商品的特征、屬性、情感詞以及它們之間的語(yǔ)義關(guān)系的知識(shí)模型，利用該模型可以準(zhǔn)確地抽取出評(píng)論中所描述的商品特征以及相對(duì)

2、應(yīng)的情感詞，并解決了同一個(gè)情感詞在描述不同特征時(shí)可能表達(dá)不同的情感傾向的問題，具體工作如下:
　　(1)構(gòu)建一個(gè)面向評(píng)論挖掘的領(lǐng)域本體:該領(lǐng)域本體將商品的特征和情感詞作為本體的概念節(jié)點(diǎn)，并描述它們之間的語(yǔ)義關(guān)系。利用該領(lǐng)域本體進(jìn)行情感分析可以準(zhǔn)確識(shí)別出評(píng)論中的商品特征并且能提高情感分析的準(zhǔn)確率。
　　(2)提出基于詞向量的相似度計(jì)算方法:本文的概念的相似度通過(guò)詞向量而得到，首先是利用詞向量工具對(duì)評(píng)論語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行了訓(xùn)練，將語(yǔ)料庫(kù)

3、中出現(xiàn)的詞表示為向量空間中的低維向量，通過(guò)對(duì)詞向量的距離計(jì)算，從而得到詞匯在語(yǔ)義上的相似度。
　　(3)提出基于領(lǐng)域本體和情感詞典的情感分析方法:在領(lǐng)域本體的基礎(chǔ)上，利用情感詞典，對(duì)評(píng)論中的特征進(jìn)行情感強(qiáng)度計(jì)算，并針對(duì)評(píng)論的句式特征以及語(yǔ)法特點(diǎn)，考慮到總結(jié)詞、轉(zhuǎn)折詞和意見詞對(duì)評(píng)論總體情感傾向的影響，提出新的評(píng)論分類方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文的方法在準(zhǔn)確率、召回率和F1值都有所提升。
　　(4)基于領(lǐng)域本體實(shí)現(xiàn)了一個(gè)酒店評(píng)論挖掘