本文關(guān)鍵詞：面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型

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【摘要】：傳統(tǒng)情感模型在分析商品評論中的用戶情感時面臨兩個主要問題:1)缺乏針對產(chǎn)品屬性的細粒度情感分析;2)自動提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對上述問題,提出了一種細粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型(USM)。首先,利用分層狄利克雷過程(HDP)將名詞實體聚類形成產(chǎn)品屬性并自動獲取其數(shù)量;然后,結(jié)合產(chǎn)品屬性中名詞實體的權(quán)重和評價短語以及情感詞典作為先驗,利用潛在狄利克雷分布(LDA)對產(chǎn)品屬性進行情感分類。實驗結(jié)果表明,該模型具有較高的情感分類準確率,情感分類平均準確率達87%。該模型與傳統(tǒng)的情感模型相比在抽取產(chǎn)品屬性和評價短語的情感分類上具有較高的準確率。
【作者單位】： 西南科技大學計算機科學與技術(shù)學院;中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 情感模型 細粒度 產(chǎn)品屬性 分層狄利克雷過程 潛在狄利克雷分布
【基金】：四川省教育廳資助項目(14ZB0113) 西南科技大學博士基金資助項目(12zx7116)~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言商品評論往往反映了用戶對產(chǎn)品的情感傾向(正面、中性、負面),從這些海量評論文本中自動抽取有價值的信息是情感分析的主要任務(wù)。傳統(tǒng)的情感分析研究主要面向篇章和句子級別文本,實現(xiàn)篇章或句子的情感極性判定[1-3],但在產(chǎn)品評論文本中,通常包含了用戶對產(chǎn)品不同屬性的評

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本文編號：1133707