基于领域词典的民宿评论情感分析

通过基于领域词典的情感分析法,从用户生成的内容中更为准确地分析其情感状态,为民宿业提供一种新的研究视角。以贵阳民宿评论为研究样本,采用SO-PMI算法完成领域词典的构建,并借助LDA主题模型和可视化技术对用户评论进行情感分析。研究发现,构建的领域词典相较基础情感词典而言,性能上得到提升,尤其在负面评论方面,准确率、召回率上分别提升了17%和16%。同时结合LDA主题挖掘,详尽分析民宿评论中的正负面主题并分析其内在原因,这能为民宿管理者做出更好的决策提供数据支持和理论支撑。     

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。     

基于在线评论情感分析的手机推荐方法

手机的普及为生活带来便利,但由于品牌多、定位不同等导致消费者难以快速准确的选择合适的机型。为解决这个问题,提出了一种基于在线评论情感分析的手机推荐方法,用于帮助消费者寻找符合购买意愿的手机。首先,集成基础情感词典,构建程度副词、否定词、手机领域评论用语等相关词典,再根据消费者需求对手机各项参数进行多属性组合,并计算每条手机评论的情感值,将评论文本的情感模糊值转换为准确值,最后结合手机属性和评论的情感值定义特征矩阵,进而使用余弦相似度的方法得到top-k款与消费者需求相似的手机推荐给用户。对比传统的使用单一情感词典的推荐方法,结果表明该推荐方法能够有效的提高推荐结果的采纳度。     

面向突发事件倾向性分析的情感词典自动构建方法

随着突发事件的频发,对突发事件在线评论进行倾向性分析引起了广泛关注,情感词典是其中重要的资源.对面向突发事件的情感词典自动构建方法进行探讨.基于对大规模评论数据的统计分析,提出采用基于词性标注和snownlp的方法实现突发事件情感词典的自动构建.为验证构建词典的有效性,设计基于情感词典的情感倾向性分析模型.结果表明,词典构建方法在准确率和召回率方面效果较好.基于该词典的情感倾向性分析模型的性能较基础模型性能有较大的提升.     

基于word2vec的评论有用性研究

建立一个评论有用性模型,该模型能够对在线商品评论进行有用性预测.基于精心建立的情感词典,联合基于神经网络构建的商品属性词典.设计了合理的匹配算法,采用随机森林算法和五折交叉验证对评论有用性不同特征进行准确率、召回值和F指标的预测.结果显示评论有用性方差值能够很好地反应评论的有用性.评论有用性模型能够对评论进行准确的预测,所预测的结果可以为消费者提供有效的参考.     

基于HNC语境框架和情感词典的文本情感倾向分析

提出了一种基于情感词典和概念层次网络(hierarchical network concepts, HNC)语境框架的文本情感倾向性分析方法,将文本的情感倾向分析分为两个阶段:特征词、语句和句群判定阶段;基于HNC语境框架的句与句群情感分析阶段。首先以HowNet情感词典和自建的形容词配价词典(valency dictionary of English adjective, VDEA)作为基础词典资源进行文本特征词匹配,在此基础上基于HNC语境框架进行文本的情感倾向性判定,融合情感词典资源与HNC语境框架的独特优势,从特征词语情感分析入手,以包含特征词的语句及句群为情感分析重点,进而确定文本的情感倾向性,体现了HNC “有所为有所不为” 的思想。为验证方法的有效性,文本分别对政治、经济、体育与影视评论等领域文本进行测试,从实验结果可以看出商品评论以及影评类的文本情感识别率相对较高,而政治与体育类识别率低,但基本达到了预期实验效果,从而验证了本方法的可行性。     

基于商品评论的群体用户情感趋势预测研究

提出了一种基于商品评论的群体用户情感趋势预测方法.首先,提出了基于Boson NLP的情感特征词识别算法,对时间维度下的商品评论信息进行特征选取;其次,使用群体用户多维特征向量构造多层感知器(MLP)模型进行情感分析;最后,融合评论时间和用户情感倾向值构建群体用户时序情感倾向序列,并通过长短时记忆网络(LSTM)模型进行时序情感趋势预测.在大规模真实数据集上的实验结果表明,MLP模型具有较好的分类效果;相比于现有的自回归(AR)模型,LSTM模型的平均均方差降低了79. 06%,能够取得更加精准的预测结果.     

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.      

基于产品评论情感分析的用户满意度挖掘

互联网的广泛应用和电子商务的迅速发展使得用户满意度分析的重要性日益凸显.传统的用户满意度研究都是以认知理论为基础的小样本分析,难以适应海量网络购物数据的应用场景.针对此,提出了一种基于产品评论情感分析的用户满意度挖掘方法,首先选择用户评论为研究对象,然后运用半监督的递归自编码深度学习模型进行产品评论级情感倾向性分析,最后对用户满意度的动态演化模式进行灰色建模与预测.3种京东商品的评论数据的实验表明方法的有效性.     

融入情感信息词向量的评论文本情感分析方法

为了解决分布式词表示方法因忽略词语情感信息导致情感分类准确率较低的问题,提出了一种融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法。依据专属领域情感词典构建方法,结合词典和语义规则,将情感信息融入到TF-IDF算法中,利用Word2vec模型得到加权词向量表示方法,并运用此方法对采集到的河北省旅游景点的评论文本与对照组进行对比实验。结果表明,与基于分布式词向量表示的情感分析方法相比,采用融入情感信息加权词向量的改进方法进行情感分析,积极文本的准确率提高了6.1%,召回率提高了6.6%,F值达到了90.3%;消极评论文本的准确率提高了6.0%,召回率提高了7.2%,F值达到了89.6%。因此,融入情感信息加权词向量的情感分析改进方法可以有效提高评论文本情感分析的准确率,为用户获得更为准确的评论观点提供参考。     

基于网格聚类的情感分析研究

传统基于语义词典和基于机器学习的中文情感分析方法,其情感分析结果受人的主观因素影响较大,在一定程度上依赖于人工建立的词典,词典的可扩展性不强.本文对于不被包括在知网情感词典中但又含有一定情感倾向的词语,使用点互信息PMI算法、设置参数阈值等方法,进行自动识别、提取和分类,从而达到扩充词典的目的.在此基础上,建立商品评论的特征向量模型,提出情感分类算法SCG,通过网格聚类算法建立分类模型,在网格聚类过程中引入动态衰减因子,周期性地移除稀疏网格,减少计算量.实验结果表明,相比Naive Bayes,SMO(sequential minimal optimization)等分类算法,SCG算法具有更高的准确率和领域适应性.     

在线商品评论信息内容影响因素的实证研究

在线商品评论作为在线口碑的一种重要形式,是电子商务交易活动中的一类关键信息资源。研究和识别影响评论信息内容的因素,对于消费者做出正确有效的购买决策和促进电子商务平台完善自身建设等具有重要作用。该文从用户、商家/平台、在线商品这三个层面出发,采用问卷调查和统计分析法,对评论用户群体进行在线商品评论信息内容影响因素实证分析。研究发现:用户的情感分享、专业程度、与商家/平台的关系强度正向影响在线商品评论信息内容;商家/平台的态度负向影响在线商品评论信息内容。     

基于用户评论的手机产品特征挖掘研究

鉴于细粒度产品特征挖掘的重要性以及现有产品评论研究中对产品特征语义(上下位特征、同义特征)缺失的问题,根据手机产品说明书构建手机产品特征本体,再采用爬虫程序从电子商务网站获取用户评论信息,并对自然评论语言进行分词、词性标注、去重等预处理,利用Apriori算法提取相应的产品特征,结合HowNet词典,将手机产品特征本体进行语义扩展、完善,便于将来进一步准确地从用户角度对产品进行情感分析.     

基于Sword2vect的中文在线商品评价情感分析

商品的在线评论情感分析已经成为一个热门的研究话题。为了更好地解决情感分析中词语的上下文信息和词语的情感信息缺失问题,提出了一种基于句子情感得分加权句向量的Sword2vect情感分析方法,对中文在线评价进行情感分析。首先用基于词典的方法计算出评论句子的情感得分并对其进行预处理保证所有正向评论句子的情感得分为正,负向评论情感得分为负,用word2vect算法得到含有上下文信息评论的句子向量,然后用情感得分对句子向量进行加权得到情感句向量Sword2vect,用支持向量机算法对训练数据集进行训练得到模型,最后调用训练好的模型对测试数据集进行情感分析。采用基于情感得分加权的Sword2vect算法和word2vect词向量算法以及tf_idf特征词向量算法分别对京东手机在线评价以及谭松波酒店评价这2个数据集进行情感分析,从精确度、时间等方面进行比较。实验结果表明:基于情感得分加权的Sword2vect算法精确度较word2vect词向量算法精确度提升了10%～20%,相比于tf_idf特征词向量精度提升了20%～30%,Sword2vect算法的时间效率较其他2个算法也得到了较大的提升。     

微博产品评论的情感倾向性分析方法

提出一种微博平台上的产品评论情感倾向性分析方法,对特定语料库的产品特征词的词性进行分析,得到特征词的词性重要程度顺序;以情感词典识别的情感词为起点,提出一种依据词性重要程度的"特征观点对"识别规则,并依据该规则进行语义倾向的情感计算。实验结果表明,该方法在产品特征抽取及语义倾向的判断上具有较好的结果。结合微博的转发数和评论数,进行用户观点分析,计算用户对产品的认可度,挖掘产品属性的优缺点,实证分析证明这种方法的可行性。     

面向本地和外地用户情感分析推荐模型

针对地理标签和评论信息的情感倾向对于推荐系统性能的影响,本文基于地理标签和用户评论情感分析提出有关兴趣点的推荐策略,并建立了一种基于内容的推荐模型.本系统首先对用户兴趣点信息进行有效的补充,并实现了用户兴趣点相似度度量.对无标签评论数据进行情感分析及挖掘,获取其情感倾向度.同时本系统结合了时间滑动窗口,更准确地把握用户评论和兴趣点的结合度.最终得到用户个性化推荐排名.本文方法涵盖了本地用户和外地用户的个性化推荐策略.通过实验数据表明,本文模型有效提高了推荐的准确度.     

基于语境情感消岐的评论倾向性分析

研究评论倾向性分析中情感词的动态极性变化问题.用Apriori算法在语境基础上挖掘情感歧义词语搭配,构建出(情感对象,情感词,情感倾向性)三元组形式的情感歧义词搭配词典,利用条件随机场模型(CRFs)序列标注方法从评论文本中抽取出情感要素,在构建的情感歧义词搭配词典基础上对评论文本进行了细粒度情感倾向性分析.在手机和电脑两个领域的评论语料集上进行多组实验,与传统方法的对比实验表明了方法的可行性,较为明显地提高了情感倾向性分析的准确率.     

基于景点在线评论文本的游客关注度和情感分析

游客在线评论反映了游客实地旅行之后关于旅游景点和服务的真实感受,本文构建了一个基于景点在线评论文本的游客关注度和情感分析方法。该方法首先从主流旅游网站的评论专区中获取景点的评论文本并进行预处理,然后基于《知网》词汇语义相似度,结合词频分析,通过构建"旅游形象属性-触发词"词表,分别计算评论信息中旅游形象属性的游客关注度。最后建立褒贬义情感词典,对处理后的评论文本情感分析。该方法能够直观显示景点在线评论信息中旅游形象的游客评论关注点和总体情感倾向,为潜在游客的景点选择提供参考依据。以厦门市旅游景点的评论文本为例,验证了该方法的可行性。     

一种识别微商商品评论中表情图片的方法

提出一种识别微商商品评论中表情图片的方法,使用手机对微信朋友圈中微商商品及评论信息截图,通过HOG-SVM模型定位表情图片;提出一种改进的LBP"等价模式"提取表情图片的纹理特征,提取出的纹理特征向量通过KNN分类器识别表情图片.通过实验证明,改进的方法在识别微信表情图片的速度和准确性方面均优于传统LBP方法.识别微商商品评论中表情图片的过程,是研究基于表情图片的商品评论情感倾向的重要部分,分析与挖掘商品评论的情感倾向对于研究商品口碑、进行商品推荐具有重要的价值.     

基于情感分析和Word2Vec的图书推荐方法

为能够向广大读者精准推荐所需图书,达到节省搜寻精力和时间的目的,在传统图书推荐方法的基础上,将读者评论中的情感因素考虑在内,提出了一种基于情感分析和Word2Vec的图书推荐方法:抓取豆瓣网上的图书数据,构建专有特征数据集;针对情感词典设计了相应的情感计算规则,利用训练好的Word2Vec模型扩充情感词汇;通过情感词典完成对读者评论的情感分析,并将提取到的情感特征加入特征集内;采用随机森林算法对其进行口碑分类.研究发现,该方法优于基于原始特征集的方法,实验准确率和F值均有一定提升,是向读者实现图书精准推荐的有效途径,具有一定的实用价值和应用前景.