【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡(luò)消費逐漸占駐了生活中的消費主流,隨之在電商平臺以及論壇中產(chǎn)生的海量網(wǎng)絡(luò)評論成為企業(yè)了解市場和消費者態(tài)度的有效途徑。通過網(wǎng)絡(luò)評論挖掘消費者的使用產(chǎn)品態(tài)度,分析出產(chǎn)品特征的可靠性,為企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品和創(chuàng)新方案提供了指導(dǎo)和依據(jù)。本文以網(wǎng)絡(luò)評論為研究對象,利用評論有用性分類、產(chǎn)品特征提取、詞性依存關(guān)系對規(guī)則、觀點抽取等方法,實現(xiàn)了從網(wǎng)絡(luò)評論中獲取消費者的觀點和產(chǎn)品特征可靠性分析。本文主要研究工作如下:(1)構(gòu)建了產(chǎn)品評論有用性的分類模型。首先對評論文本進(jìn)行人工標(biāo)注實現(xiàn)人工分類樣本,把數(shù)據(jù)分類樣本分為訓(xùn)練集和測試集,然后制定了分類特征的選擇方案,利用卡方統(tǒng)計量和TF-IDF算法分別得到需要的特征和這些特征的權(quán)重,最后根據(jù)特征的選擇以及數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,實現(xiàn)了產(chǎn)品評論有用性的分類,得到有助于產(chǎn)品可靠性分析的評論。(2)提出了改進(jìn)產(chǎn)品特征詞的提取方法。首先利用條件隨機(jī)場模型通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),實現(xiàn)了模型的建立,構(gòu)建了標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品特征詞詞典,在模型進(jìn)行標(biāo)注時同時利用字面相似度計算方法調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品特征詞詞典與未標(biāo)注的可能是特征詞的詞進(jìn)行計算,若條件隨機(jī)場標(biāo)注錯誤,此時更改標(biāo)注結(jié)果,進(jìn)而更好的實現(xiàn)特征詞的提取。(3)通過依存樹挖掘出詞與詞之間的依存關(guān)系,提出了詞性依存關(guān)系對規(guī)則以及規(guī)則的制定,能更方便的實現(xiàn)情感詞、否定詞以及程度副詞的提取。在特征詞提取方法基礎(chǔ)上,結(jié)合詞性依存關(guān)系對規(guī)則,提出了觀點詞對抽取的方法。(4)提出了產(chǎn)品可靠性分析方法。利用前面對情感詞、程度副詞、否定詞的評分強(qiáng)度處理,提出適合本文的產(chǎn)品可靠性分析方法,根據(jù)正態(tài)分布對評分樣本計算置信區(qū)間,分析出產(chǎn)品特征的可靠性。
【圖文】：

圖 3.1 sigmoid 函數(shù)曲線圖sigmoid 函數(shù)輸出是在（0,1）之間，當(dāng) z 等于 0 時中間值為 0.5，然而式 h ( x) 的含義就變得好理解了，由于 的輸出是介于（0,1）之間明了數(shù)據(jù)屬于某一類別的概率。當(dāng) <0.5 時則當(dāng)前數(shù)據(jù)屬于負(fù)極性>0.5 時，則當(dāng)前數(shù)據(jù)屬于正極性。 函數(shù)的取值將決定了 結(jié)果取 0 或者取 1 概率，因此對于輸入 x結(jié)果表示為 1 或 0 的概率公式（3-3）和（3-4）分別表示為：P ( y 1| x; ) h ( x) （3P ( y 0 | x; ) 1 h ( x) （3，nx R， y {0,1}是輸出， 參數(shù)表示為 ( w; b)，nw R和 b R模型的參數(shù)估計。給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)1 1 2 2{( , ),( , ),...,( )}n nT x y x y x y，其中ix {0,1} 。邏輯回歸模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)時可以用極大似然估計的方法去求解損從而得到邏輯回歸的模型。概率函數(shù)公式（3-5）表示為：

圖3.4分詞結(jié)果
【學(xué)位授予單位】：中國計量大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TB114.3;TP391.1

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