中文商品評(píng)論的文本情感分析技術(shù)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速進(jìn)步，使得電子商務(wù)網(wǎng)站得以飛速發(fā)展，越來(lái)越多的人們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來(lái)獲取商品評(píng)論信息，并根據(jù)評(píng)論信息來(lái)指導(dǎo)消費(fèi)。對(duì)這些以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的評(píng)論信息，若能對(duì)其進(jìn)行挖掘及相應(yīng)的分析，辨別出其中的情感傾向，則不僅可了解用戶對(duì)商品的滿意度及意見(jiàn)，而且也可為商家的決策提供參考，進(jìn)而提高商品質(zhì)量及服務(wù)態(tài)度。
　　本文首先介紹了中文文本情感分類流程及相關(guān)核心技術(shù)，然后分別從商品評(píng)論的獲取、商品評(píng)論情感分析方法兩個(gè)方面進(jìn)行了相關(guān)分析與研究。

2、其中，對(duì)商品評(píng)論的情感分析，本文分別采用了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及基于情感詞典的方法。
　　對(duì)評(píng)論進(jìn)行情感分析，首先需要從相應(yīng)購(gòu)物平臺(tái)中獲取相應(yīng)的語(yǔ)料數(shù)據(jù)，不同商品類別的評(píng)論通常集中在某一板塊，且網(wǎng)頁(yè)呈現(xiàn)出高度的結(jié)構(gòu)化?；诖?，本文使用了網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理并獲取評(píng)論信息，從而得到供情感分類用的評(píng)論數(shù)據(jù)。
　　然后，本文分別基于兩種不同的思想對(duì)評(píng)論進(jìn)行情感分析。在基于情感詞典的方法中，構(gòu)建了一個(gè)較為完整的面向商品評(píng)論信息的

3、情感詞典，其中，基礎(chǔ)情感詞典采用知網(wǎng)發(fā)布的“情感分析用詞語(yǔ)集”，而網(wǎng)絡(luò)情感詞典則主要基于已有的不完整的網(wǎng)絡(luò)詞典，通過(guò)評(píng)論信息來(lái)收集并進(jìn)行標(biāo)注，以此來(lái)擴(kuò)充該網(wǎng)絡(luò)情感詞典。并通過(guò)SO-PMI算法對(duì)詞語(yǔ)的情感傾向性進(jìn)行計(jì)算，以此對(duì)情感詞典進(jìn)行擴(kuò)充。最后，根據(jù)短語(yǔ)結(jié)構(gòu)，對(duì)評(píng)論信息中的情感特征詞進(jìn)行情感傾向加權(quán)求和，從而獲得整個(gè)評(píng)論的情感傾向及強(qiáng)度。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法中，構(gòu)建了貝葉斯分類模型，并提出了一種混合特征提取方法，有利于分類特征的保留，