網(wǎng)絡商品評論細粒度情感分析系統(tǒng)關鍵技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、網(wǎng)絡商品評論情感分析主要分為粗粒度的情感分析與細粒度的情感分析，粗粒度的情感極性分析重在用于判斷文本整體的情感傾向，主要的方法特征項選擇、特征項降維和特征項權重計算。粗粒度的情感分析并沒有從屬性角度出發(fā)更詳細地在解決消費者面臨的評論數(shù)據(jù)超載和識別過程復雜的問題，而細粒度的情感極性分析重在從評論中找出這些商品屬性，并判斷消費者對于各個屬性的情感傾向。
　　本研究利用網(wǎng)絡爬蟲技術獲取網(wǎng)絡評論語料，然后將語料中的屬性詞與情感詞抽取出來進

2、行細粒度情感傾向分析與計算，并設計相應的系統(tǒng)將實驗分析與結果展示出來。首先利用Shark-PageRank主題爬取算法生成待爬取網(wǎng)頁隊列方法、Bloom Filter網(wǎng)頁去重方法和Jsoup網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取方法三者相結合的網(wǎng)絡爬蟲技術進行數(shù)據(jù)獲取，將抓取到的網(wǎng)絡評論作為語料庫。然后結合中文網(wǎng)絡評論語言表達方式的特點，使用一種基于語義分析的屬性詞與情感詞詞對聯(lián)合識別抽取的方法，并將該抽取方法與面向屬性詞的方法相結合提出了一種基于語義分析網(wǎng)絡評

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