本文關(guān)鍵詞：基于汽車(chē)品牌評(píng)論的情感分類系統(tǒng)研究　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 文本分類 情感分析 深度學(xué)習(xí) 汽車(chē)評(píng)論

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的飛速發(fā)展,社會(huì)媒體逐漸成為人們信息傳播及觀念闡述的重要渠道,為研究人員了解社會(huì)趨勢(shì)、群體訴求等提供內(nèi)容豐富的開(kāi)放式平臺(tái),如汽車(chē)相關(guān)的話題評(píng)論社區(qū)。由于汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)口碑的出現(xiàn),企業(yè)能夠從中發(fā)現(xiàn)用戶的整體需求并識(shí)別汽車(chē)的隱式風(fēng)險(xiǎn),為其準(zhǔn)確把握用戶心理、構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系及持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供保障。但對(duì)于一種全新的用戶反饋渠道,如何快速、準(zhǔn)確的于海量數(shù)據(jù)間采集有效信息并識(shí)別其情感傾向則是企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò)口碑的主要制約因素。因此本文針對(duì)國(guó)內(nèi)汽車(chē)企業(yè)普遍存在的信息化程度不高、網(wǎng)絡(luò)口碑利用率較低等問(wèn)題,提出了一種基于社交媒體的汽車(chē)品牌評(píng)論情感分類系統(tǒng)框架,并采用深度網(wǎng)絡(luò)分類模型對(duì)評(píng)論進(jìn)行情感自動(dòng)化識(shí)別,期望提高汽車(chē)企業(yè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的利用程度。本文主要完成了以下工作:(1)提出一種以字符和詞組作為聯(lián)合輸入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)長(zhǎng)度小于140字的汽車(chē)文本評(píng)論特征共現(xiàn)信息不足的問(wèn)題,該模型引入拼音序列來(lái)表征評(píng)論字符特征輸入,并采用Word Embedding技術(shù)對(duì)汽車(chē)評(píng)論進(jìn)行文本表示,進(jìn)而通過(guò)卷積和k-max采樣操作抽取評(píng)論文本的特征,最后采用Softmax分類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)短評(píng)論的情感識(shí)別。(2)采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)長(zhǎng)評(píng)論文本序列進(jìn)行雙向建模。針對(duì)長(zhǎng)度大于140字的汽車(chē)文本評(píng)論長(zhǎng)度差異化明顯的問(wèn)題,該模型能夠有效利用文本序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)距離依賴信息,通過(guò)抽取評(píng)論文本中的關(guān)鍵詞組和上下文信息來(lái)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)長(zhǎng)評(píng)論的情感識(shí)別。(3)在分析現(xiàn)有主要汽車(chē)媒介平臺(tái)的基礎(chǔ)上,提出了適用于多數(shù)據(jù)源的汽車(chē)行業(yè)情感分類系統(tǒng)平臺(tái)框架。該系統(tǒng)主要包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理以及情感分類三大模塊,針對(duì)模塊中的關(guān)鍵問(wèn)題,著重介紹了多數(shù)據(jù)源評(píng)論抽取聚合方案和深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練部署方案的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。
[Abstract]:With the rapid development of Internet and information technology , social media has gradually become an important channel for people ' s information dissemination and concept elaboration .

【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F426.471

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本文編號(hào)：1422561