基于语义分析的互联网产品评论挖掘

从语义分析角度出发,对产品评论文本进行情感倾向分析研究。首先在现有的情感词典的基础上整理并构建一个面向产品评论的情感词典;然后以句子为单位对评论文本进行语句分割,根据词频统计提取产品的主要特征词,并构建特征关联词词库,针对不同的特征分别进行情感倾向分析;最后对所有评论文本作加权计算获得其总体情感倾向。实验结果表明,基于语义分析的产品评论挖掘方法具有较好的情感分析效果。     

中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究

Web中的客户评论信息挖掘是大数据分析中的一项重要内容.分析客户评论中所包含的产品特征情感倾向,不仅可为消费者购买产品提供更具体的决策支持,还能有效帮助企业改进产品质量.针对商业应用的实际需要,提出了一种自动从中文客户评论中抽取产品特征并判断其情感倾向的方案.基于frequent pattern-tree (FP-tree)方法提取产品特征,结合基于语料库的方法和依存句法分析方法识别关于产品特征的主观评论语句、情感词及其情感词的依存关系,综合考虑情感词、否定词、程度词计算产品特征的情感倾向值.采用公开数据中的600篇手机评论作为实验数据,检验了算法的准确性.对比分析的结果说明,算法有很好的应用潜力,能够有效地从网络评论中获取有价值的商业信息.     

产品评论挖掘可视化实验平台的开发

针对目前研究人员已经提出多种中文评论挖掘方法,缺乏统一的评论实验数据集的现状,首先从知名网站上随机抽取手机评论,经过垃圾去除、手工标注,最终构造出手机领域的评论挖掘实验数据集.基于实验数据集构造出手机领域的情感词库,并利用模式匹配方法建立了产品特征粒度树,开发出一个可视化平台,研究人员可以直接用其检验挖掘方法的效果,也可以对不同的挖掘方法进行客观比较.     

基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

一种面向中文依赖语法的观点挖掘模型

观点挖掘能自动对网络上大量的非结构化文本进行分析,得到有价值的观点态度,因为中文在机器语言处理中存在一些自身的特点和难点,相关研究进展较缓慢。本文提出了中文依赖语法的观点挖掘模型,介绍了文本爬取和文本预处理技术;采用了向量空间模型表示文本向量,介绍了基于中文依赖语法的特征抽取方法,在此基础上加入了评价对象提取的思想;采用知网情感词典作为判别主观字极性的基础,并对主观字极性评估方法做了相关改进。以建立一个全面、准确的中文观点分析模型为目标。     

基于间隔n元核的主观文本观点识别方法

主观文本观点识别是文本信息处理的一个重要研究方面,在产品推荐、智能信息检索、辅助决策等方面均具有重要的潜在应用价值.与连续的n元词的文本表示方法不同,间隔n元核能够提取主观文本中不规范不连续的特征.此外,间隔n元核的表示方法不需要进行词语依存关系分析和词语极性强度分级.在文本观点分类数据集和短评论数据集上的实验结果表明:与已有的观点分类方法相比,基于间隔n元核的方法有更高识别准确率;在不同特征数目下,增加间隔n元核特征均能够提高分类精度;间隔n元核是一种合适的主观文本特征表示方法.     

基于在线评论的产品竞争力分析方法

随着电子商务的发展，在线评论已成为企业分析其产品竞争力的重要数据资源.通过评论文本提取消费者最关注的产品特征维度，采用情感词典法对评论文本进行情感分析得到特征-情感分数对.计算特征维度的重要度和满意度以确定特征维度的机会得分，并绘制机会景观图，分析目标产品自身的竞争力.依据特征维度的满意度，比较目标产品与其竞争产品的竞争优劣势.基于两种视角下的竞争力分析结果给出目标产品竞争力提升策略，使用Zol.com.cn网站提供的在线评论进行实验，结果表明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于组块分析的评价对象识别及其应用

观点挖掘技术旨在面向更为广阔的产品领域,从文本中自动获取观点所评价的对象,并有针对性地分析评论的倾向性.本文通过建立ChunkCRF模型对观点表达句中显式观点评价对象的识别;借助句法关系对句中出现多个评价对象的问题进行处理;利用语义搭配习惯对隐式评价对象进行填充生成.在此基础上,本文实现了基于观点评价对象的观点抽取与观...     

研究中文文本分类技术的辅助平台

为方便中文文本分类过程算法研究,阐述中文文本分类的基础技术,提出基于构件的中文文本分类技术研究辅助平台.该平台对大多数分类中使用的算法在中文文本分类中的应用效果进行了研究.实验结果表明: 该平台可以通过计算分类器分类准确率的宏平均值比较分类算法与特征选择算法的性能,可以评估语料库的可用性,能够用于研究中文分词、特征选择、分类算法等中文文本分类技术问题.     

基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法

根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词会带来特征项情感极性反转的情况,为特征选择带来较大的负面影响.针对这些问题,首先对情感文本中的否定词进行了检测和判定,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题.同时还将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,从而提升了卡方模型在文本情感特征选择的效果.实验结果表明,本文算法较其他算法在多个领域数据集上的情感分类准确率提高了1.5%左右.     

基于产品特征的领域情感本体构建

研究构建领域情感本体,显式描述产品与产品部件、产品与产品属性之间的语义关系;设计词性模式匹配方法提取特征词和情感词的固定搭配,并采用评论句的极性标签结合否定词典,逆向推测搭配组合的情感极性,建立特征词与情感词的关联关系;进一步设计本体节点匹配规则进行情感分析,提高对电商网站评论文本情感分析的性能. 实验结果表明,领域情感本体的构建有利于消除情感词的领域依赖性及识别评论中的隐性特征.      

Implicit Attribute Recognition of Online Clothing Reviews Based on Bidirectional Gated Recurrent Unit-Conditional Random Fields

Sentiment analysis has been widely used to mine users' opinions on products, product attributes and merchants' response attitudes from online product reviews. One of the key challenges is that the opinion words in some reviews lack obvious evaluation objects(product attributes). This paper aims to identify implicit attributes from online clothing reviews, and presents a unified model which applies a unified tagging scheme. Our model integrates the indicator consistency(IC) module on the basis of bidirectional gated recurrent unit(BiGRU) with a conditional random fields(CRF) layer(BiGRU-CRF), which denoted as BiGRU-IC-CRF. On the 9640 comments data set of a certain clothing brand, the comparative experiment is carried out by BiGRU, BiGRU with an IC layer(BiGRU-IC) and BiGRU-CRF. The results show that this method has a higher recognition rate, and the F1 value reaches 85.48%. The method proposed in this paper is based on character labeling, which effectively avoids the inaccuracy of word segmentation in natural language processing. The IC module proposed in this paper can maintain the consistency of the product attributes corresponding to the opinion words, thereby enhancing the recognition ability of the original BiGRU-CRF method. This method is not only applicable to the implicit attributes recognition in clothing reviews, but also helpful to other fields implicit attribute recognition of product reviews.     

基于层叠条件随机场的微博商品评论情感分类

商品评论是消费者针对某一个商品的主观议论。针对微博中商品的评论文本短小、结构多样等特征,在仅使用现有的微博级情感标注的条件下,提出了一种基于层叠条件随机场模型。以中文小句中枢说为理论基础,将商品评论的句子划分为若干小句,使用微博内小句序列的各种特征训练粗粒度的随机条件场情感分类模型,同时使用小句内汉字序列的各种特征来训练细粒度的随机条件场情感分类模型。实验结果表明,本文提出的方法优于传统的情感分类方法。     

基于序列数据挖掘的中文网页特征选择方法

提出了一种基于序列数据挖掘的中文网页候选特征的选择方法，并用于中文网页分类模型. 该方法运用改进的PAT树结构挖掘频繁出现在同一类中文网页中的字符串，通过净频率计算，挖掘出中文网页中频繁出现的有意义的词、短语、英文单词等，并结合CHI算法得到文本特征. 实验表明，该算法不仅能挖掘出传统方法所选择出的绝大部分特征，还能挖掘出一些有意义的、切词系统词库中没有的、能反映分类特点的人名，地名，新词、常用语、外文单词等.     

字母词能否真正融入现代汉语词汇系统

随着改革开放的不断深入,我国与世界的交流日益频繁,字母词开始大量涌入广大人民的语言生活。对此,许多人持欣赏的态度,对字母词大加赞扬。但从字母词的语音、字形、语义等各方面进行分析,认为字母词只是外语词汇的借用,各个方面还保留着外语词汇的特征,它并没有被汉化,也不属于汉语词汇。字母词现在不能、将来也不能真正融入现代汉语词汇系统。     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

C2C环境下感知在线评论与初始信任的调节因素

对网上卖家缺乏初始信任已经成为顾客选择网上购物的一个主要障碍.通过对C2C网上购物环境下的顾客进行问卷调查,探讨感知在线客户评论与顾客初始信任之间的影响因素,挖掘顾客专业能力和产品参与的调节效应.研究发现顾客专业能力对评论质量与顾客初始信任,以及评论者专业能力与顾客初始信任之间的关系具有调节作用;产品参与对评论质量、评论数量和评论者专业能力与初始信任之间的关系具有调节作用.     

基于三层过滤的评价对象抽取

针对互联网中的产品评论信息,提出一种三层过滤的评价对象抽取方法.该方法采用一个自举式的抽取算法在评论文本中得到候选的评价对象和情感词;利用评价对象与情感词之间的关联度对候选词进行关联置信度计算,提取关联置信度高的评价对象以提高识别的准确率;引入一个不相关的平行领域对剩余的候选词进行领域置信度计算,挖掘低频的评价对象.3个公开数据集中的实验结果表明该方法能够显著地提高评价对象的识别效果.      

面向中文网络百科的属性和属性值抽取

针对面向中文网络百科条目文章的属性和属性值抽取, 提出一种无监督方法。此方法将属性值看做命名实体, 利用频繁模式挖掘和关联分析, 从文本中抽取类别属性; 采用自扩展方法为属性建立触发词表; 基于属性触发词和属性值实体标注挖掘属性值抽取模式, 利用层次聚类算法获取高质量的模式。在互动百科中采集的数据集上进行实验, 结果表明所提方法行之有效。