本文選題：口碑數(shù)據(jù) + 聯(lián)合模型�。� 參考：《清華大學學報(自然科學版)》2017年09期

【摘要】：為了同時挖掘商品口碑數(shù)據(jù)中所談論的對象、對象的某個方面以及評論者對這個方面的觀點,用于指導消費者消費和生產(chǎn)廠家對商品的改進,該文面向口碑數(shù)據(jù)提出一個無監(jiān)督對象方面情感聯(lián)合模型。該模型假設方面分布依賴于對象分布,情感分布依賴于方面分布和對象分布,詞是采樣的最小單位。在汽車口碑數(shù)據(jù)上進行了多組實驗,實驗結(jié)果表明:無監(jiān)督對象方面情感聯(lián)合模型不僅可以判別文本方面和文本情感的類別,還可以獲取文本對象信息。
[Abstract]:In order to simultaneously excavate the objects discussed in the word-of-mouth data, one aspect of the object and the view of the reviewer on this aspect are used to guide consumer consumption and the improvement of the goods by manufacturers. This paper presents a joint model of unsupervised objects for word-of-mouth data. The model assumes that the aspect distribution depends on the object distribution, the emotional distribution on the aspect distribution and the object distribution, and the word is the smallest unit of sampling. Several experiments on automobile word-of-mouth data are carried out. The experimental results show that the unsupervised object emotion joint model can not only distinguish the text aspect and the text emotion category, but also obtain the text object information.
【作者單位】： 山西大學計算機與信息技術學院;山西大學計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61573231,61632011,61672331,61432011,U1435212) 國家“八六三”高技術項目(2015AA015407) 山西省科技基礎條件平臺計劃項目(2015091001-0102)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2009640