基于词典的商品评论情感分析

为了挖掘商品评论中有价值的信息,有效分析用户对商品的直接反馈,文章基于通用的情感词典,以国内某电商平台上的商品评论为研究对象,根据词频共现方法拓展情感词典,基于构建的情感词典对评论进行情感极性分析。根据分析结果,不仅能够帮助商家优化商品属性,更好地满足消费者的需求,还可以指导用户制定合理的购买决策。     

基于情感词汇的在线评论产品个性化推荐方法研究

针对网络在线产品评论,利用Apriori算法从在线产品评论中挖掘出产品的热门属性,提取情感词汇并确定词汇和属性的搭配关系;对情感词汇进行模糊化表示,通过构建产品属性与推荐度的模糊推理规则,实现个性化产品推荐计算.以京东商城网站手机产品评论为例进行了实际计算,结果表明,该方法较传统的按销量排序方法更具个性化和针对性.     

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.     

基于词频-极性强度的抑郁症情感词挖掘方法

提出一种基于词频-极性强度值的情感词挖掘方法构建中文抑郁症情感词典。首先,对抑郁症患者评论语料进行有效分词,采用双向最大匹配和互信息方法选出候选情感词,再通过计算词频-极性强度值得到种子词集;然后,通过计算基础中文情感词典与种子词的语义相似度,得到抑郁症领域情感词表,将词表与种子词集合并,得到中文抑郁症情感词典。结果表明:本文提出的方法可准确地挖掘抑郁症专有领域情感词。     

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。     

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...     

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.     

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.     

融合词向量和点互信息的领域情感词典构建

情感词典技术是文本情感分析的基础。受领域的限制,基础情感词典并不能满足特定领域的情感分析的需要。本文提出一种融合词向量和点互信息的领域情感词典方法,该方法以大量在线评论作为语料库,利用TF-IDF算法挑选领域种子情感词,结合词向量模型提取其与种子词相似度高的词语组成候选情感词集,采用SO-PMI算法来计算各候选词的情感极性,进而融合基础情感词典得到扩充后的领域情感词典。实验表明,构建的领域情感词典能有效提高餐饮领域情感分析任务的性能。     

消费者网络评论的情感模糊计算与产品推荐研究

以消费者心理和情感分析为基础,根据消费动机分类理论,对网络评论评价和情感进行模糊建模,建立了消费者评价和情感模糊语料库,并结合消费者对产品属性的偏好,提出一种新的产品综合评价和情感计算方法,进而以综合评价和情感作为推理前件,建立模糊推理规则库,实现了针对不同购买动机类型消费者的产品推荐推理。     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

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.     

基于评论挖掘的新协同过滤推荐模型

考虑到产品评论对于消费者的购买行为非常具有参考价值,将评论挖掘引入协同过滤推荐模型中,通过产品评论特征值挖掘出用户对产品的详细特征偏好,并引入时间遗忘对产品兴趣的影响,设计出综合相似度,应用到协同过滤推荐模型中,提高了推荐的准确性.     

基于项目属性分类的协同过滤算法研究

用户对项目的评分数据是传统协同过滤算法进行项目或用户推荐的唯一依据,项目或用户本身的属性特征并未进行过多考虑。为此,在计算项目之间的相似度时融合了项目标签属性,提高了项目推荐的准确率。具体方法是首先通过创建项目属性分类表,得到项目属性之间的差异度,然后将项目属性差异度融入pearson 相关系数公式中,计算项目之间的相似度。通过实验验证,改进后的方法比传统的基于项目的协同过滤算法的推荐结果平均偏差小,命中率高,推荐结果更加准确。     

一种新的语义相似度计算方法

在信息检索领域,基于不精确的语义信息进行查询,需要用户多次进行筛选,降低了查询效率,因此,语义相似度计算的精确性至关重要.目前,人们主要利用概念词的距离、内容、属性等信息进行语义相似度计算,其中综合距离,信息内容和概念词属性等因素的混合式语义相似度计算方法是比较热门的方法,但该方法进行语义相似度计算时,权值的确定是根据专家的经验,人为的进行确定,具有一定的主观性,影响了语义相似度计算的准确性和客观性.因此,本文提出了一种新的混合式语义相似度计算方法,采用模糊优化的思想确定混合式语义相似度计算方法中的权值,避免了主观性,使语义相似度的计算更准确,查询结果更符合人们的需求.     

基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法

为了解决目前推荐方法中用户相似度计算不准确、推荐准确率较低的问题,建立一种基于用户偏好度的双极协同过滤推荐算法。计算用户间共同项目数量,当共同项目数量小于设定阈值时,选择用户、项目、项目属性特征构建用户对项目、属性的双极特征向量,表示用户的喜欢程度和讨厌程度。通过对双极特征向量进行加权计算,得到用户间相似度。在标准的MovieLens数据集上验证该算法。实验结果表明,该文算法的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)较其他算法降低了约9%,平均分值排名(R)降低了约10%。     

大数据背景下的学生情感词典构建方法?

学生的情感教育一直是教育界的研究热点和难点,由于学生个人情感的隐秘性,教师很难获取学生的情感状况.研究通过学生大量使用的社会交互网站中的文本信息分析学生的情感状态,核心是针对学生常用情感词构建情感词典,根据学生大量使用新词、伪词的特点,结合新浪微博提供的情感符号,以现有情感词典为基础,在动态更新的新浪微博大数据中应用文本相似度计算方法,扩充情感词典,构建符合学生语言特点和新浪微博风格的学生情感词典.词典包括情感极性和强度,为基于学生微博文本的情感感知和进一步的情感教育奠定基础.     

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.