论文摘要
随着电子商务和web 2.0应用的发展,越来越多的消费者在购买和使用产品之后,喜欢在电子商务网站、论坛、博客发表对产品的观点态度,这些评论包含了用户对产品的特征,功能,性能等的看法,消费者在购买产品之前总会咨询别人对产品的意见从而做出明智的购买决定,厂家也可以根据用户的评论来改进产品,人工的去浏览这些海量产品评论是费时和低效的,并且还有滞后性和片面性。近来,如何对大量的非结构化的网络产品评论自动的进行观点抽取成为了一个研究热点。本文针对情感观点抽取资源的构建、产品属性特征的抽取、属性特征词与情感词的搭配识别及极性判定进行了深入研究,本文的主要研究工作如下:(1)利用开源工具Larbin和Xpath,针对购物网站的手机频道进行定向爬虫,并根据网页格式利用Xpath进行元数据抽取,最终构建手机评论语料库。(2)在构建情感观点抽取资源方面,提出了基于百度百科的基础情感词典构建方法、基于连词词典和依存句法关系相结合的领域情感词典方法、网络情感词典、情感修饰词典的构建方法。(3)在产品属性特征抽取方面,提出了基于规则和统计的识别算法和基于CRF的属性特征改进识别算法来抽取产品属性特征,前者的准确率达到0.56,覆盖率达到0.73,而后者的准确率更高,为0.78,但覆盖度仅0.46,为了与其他研究者进行比较,将Hu和Liu的方法应用到本实验环境,实验表明本文的两种方法好于Hu和Liu的方法。(4)在属性特征与情感词搭配识别及极性判定方面,提出了基于SVM搭配识别算法,并与最近邻匹配算法、基于依存句法搭配识别算法做了对比实验, SVM搭配识别算法的准确率达到0.83,覆盖率达到0.62,F值为0.71,远远高于其他两种方法,取得了最好的性能。
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- [1].面向产品评论的意见挖掘研究综述[J]. 现代计算机 2013(07)
- [2].一种基于客户评论的产品特征提取方法[J]. 电脑知识与技术 2016(14)
- [3].微博中产品意见挖掘研究[J]. 情报杂志 2014(04)
- [4].基于条件随机场的产品特征提取方法[J]. 电脑知识与技术 2016(03)
- [5].基于产品评论分析的领域知识库构建与应用[J]. 情报理论与实践 2019(11)
- [6].产品垃圾评论检测研究综述[J]. 计算机科学 2011(S1)
- [7].产品评论情感倾向性分类系统的设计与实现[J]. 大连民族学院学报 2015(05)
- [8].IG-RS-SVM的电子商务产品质量舆情分析研究[J]. 中国计量学院学报 2015(03)
- [9].基于特征本体的微博产品评论情感分析[J]. 图书情报工作 2016(16)
- [10].一种产品评论信息的意见挖掘技术研究[J]. 工业控制计算机 2011(06)
- [11].基于情感距离和领域自适应的评论者声誉度[J]. 哈尔滨工程大学学报 2017(06)
- [12].产品评论挖掘技术现状概述[J]. 电子制作 2013(15)
- [13].上下文相关的双向自举观点评价对象抽取方法[J]. 计算机工程与应用 2015(15)
- [14].面向用户需求分析的产品评论用例提取研究[J]. 情报理论与实践 2020(01)
- [15].面向产品评论的细粒度情感分析[J]. 计算机应用 2015(12)
- [16].基于语法模式的产品评论主题词和极性词提取[J]. 重庆理工大学学报(自然科学版) 2010(05)
- [17].基于用户行为的产品垃圾评论者检测研究[J]. 计算机工程 2012(11)
- [18].微博产品评论的情感倾向性分析方法[J]. 山西大学学报(自然科学版) 2015(02)
- [19].基于产品评论数据的KANO模型分析方法研究[J]. 生产力研究 2020(09)
- [20].片段评论文本的意见倾向分类技术研究[J]. 工业控制计算机 2014(04)
- [21].基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析[J]. 计算机工程 2013(10)
- [22].制造商与零售商应对产品评论智能协同决策机制研究综述[J]. 计算机应用研究 2012(10)
- [23].基于语义分析的互联网产品评论挖掘[J]. 新乡学院学报 2014(10)
- [24].电子商务产品评论多级情感分析的研究构架[J]. 网络安全技术与应用 2015(04)
- [25].中文产品评论中属性词抽取方法研究[J]. 计算机工程 2011(12)
- [26].在线评论中产品评论和服务评论的感知有用性差异研究[J]. 软科学 2015(10)
- [27].互联网产品评论信息中垃圾评论的识别方法浅析[J]. 科技广场 2014(02)
- [28].供应商与客户智能协同决策规则识别研究[J]. 中国商贸 2013(06)
- [29].解析网络口碑的动态交互过程:一个基于网络回帖行为的分层贝叶斯选择模型[J]. 南开管理评论 2012(05)