| 基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究 |
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| 引用本文： | 王涛,李明.基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2019,36(4):9-16. |
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| 作者姓名： | 王涛 李明 |
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| 作者单位： | 重庆师范大学 计算机与信息科学学院，重庆 401331 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | LDA主题模型 文本聚类 语义关联 情感分析 |
Research on Comment Text Mining Based on LDA Model and Semantic Network |
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| WANG Tao,LI Ming.Research on Comment Text Mining Based on LDA Model and Semantic Network[J].Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition,2019,36(4):9-16. |
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| Authors: | WANG Tao LI Ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | LDA topic model text clustering semantic association sentiment analysis |
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