“智慧+”時代,網(wǎng)絡(luò)日益成為我們了解世界,掌握資訊,獲取資料的首要媒介。新興信息技術(shù)推動了智慧零售的興起,傳統(tǒng)零售行業(yè)經(jīng)歷了轉(zhuǎn)型和變革,網(wǎng)絡(luò)零售商家的競爭日益激烈,新的版圖有待重建。另一方面,隨著互聯(lián)網(wǎng),尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)的日益流行,網(wǎng)絡(luò)不再僅僅是用戶獲取信息的來源,更成為用戶發(fā)表觀點,交流情感,信息共享的渠道。在此背景下,伴隨網(wǎng)絡(luò)零售的迅速發(fā)展,出現(xiàn)了海量的、用戶發(fā)表的網(wǎng)絡(luò)評論,其中,比較句在網(wǎng)絡(luò)評論中占據(jù)著越來越重要的位置。網(wǎng)絡(luò)評論中的比較句,指的是表達不同事物（產(chǎn)品）在屬性或特征上差別的語句,它在中文網(wǎng)絡(luò)評論中是一種常用且具有說服力的表達方式。通過有效的比較句識別方法,可以挖掘有用知識,獲得產(chǎn)品的優(yōu)劣比較,進而幫助消費者做出更好決策,幫助商家提高產(chǎn)品質(zhì)量,因此,比較句信息的挖掘成為一個亟待研究的課題。然而,現(xiàn)有研究還存在較多的缺失點和不足,例如,比較句分類類別不精細、比較句識別準確率不高、跨領(lǐng)域研究不足等。為解決這些問題,本文針對中文評論的特點,圍繞“提升比較句的識別準確率,探索跨領(lǐng)域自動識別”這一科學問題,從傳統(tǒng)分類模型、CR（比較結(jié)果）情感詞庫兩個角度展開系統(tǒng)研究,并對研究過程... 

【文章來源】：聊城大學山東省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 論文的研究背景
    1.2 論文的研究意義
    1.3 論文的研究問題
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)體系
    1.5 論文的創(chuàng)新點
第二章 比較句識別的研究綜述
    2.1 網(wǎng)絡(luò)評論比較句識別相關(guān)研究
        2.1.1 比較句類型
        2.1.2 比較句結(jié)構(gòu)
        2.1.3 比較句要素
        2.1.4 比較句識別
    2.2 網(wǎng)絡(luò)評論情感詞典相關(guān)研究
        2.2.1 HowNet和 Word2vec
        2.2.2 基于Hownet構(gòu)建情感詞典
        2.2.3 基于Word2vec構(gòu)建情感詞典
        2.2.4 基于其他方式構(gòu)建情感詞典
    2.3 研究評述
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于傳統(tǒng)分類模型的比較句識別
    3.1 文本表示模型
        3.1.1 特征項選擇
        3.1.2 特征項降維
        3.1.3 特征項權(quán)重
    3.2 文本分類模型
        3.2.1 支持向量機模型
        3.2.2 構(gòu)造核函數(shù)
        3.2.3 分類性能
    3.3 基于傳統(tǒng)分類模型的比較句識別實驗設(shè)計
        3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.2 數(shù)據(jù)語料庫
        3.3.3 特征項選擇
        3.3.4 分類器選取
    3.4 實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 特征項數(shù)量對識別準確率的影響
        3.4.2 不同類型特征項對識別準確率的影響
        3.4.3 不同類型比較句對識別準確率的影響
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于CR（比較結(jié)果）情感詞庫的比較句識別
    4.1 情感詞庫相關(guān)知識
    4.2 CR情感詞庫的構(gòu)建
        4.2.1 CR情感詞表的構(gòu)建
        4.2.2 CR情感極值表的構(gòu)建
        4.2.3 CR情感詞庫的優(yōu)化
    4.3 CR情感詞庫的實驗驗證及分析
        4.3.1 CR情感詞表的構(gòu)建
        4.3.2 CR情感極值表的構(gòu)建
        4.3.3 CR情感詞庫的更新
    4.4 基于CR情感詞庫的比較句識別
        4.4.1 基于CR情感詞表的比較句識別實驗設(shè)計
        4.4.2 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究不足與展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]面向旅游在線評論情感詞典構(gòu)建方法[J]. 嚴仲培,陸文星,束柬,王彬有.  計算機應(yīng)用研究. 2019(06)
[2]基于Word2Vec和HowNet的情感詞典構(gòu)建方法[J]. 元海霞.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2018(04)
[3]基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的情感詞典釋義方式研究[J]. 曹永紅,張藜奕.  信息系統(tǒng)工程. 2017(12)
[4]基于詞向量的跨領(lǐng)域中文情感詞典構(gòu)建方法[J]. 馮超,梁循,李亞平,周小平,李曉菲.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2017(03)
[5]一種基于Word2Vector與編輯距離的句子相似度計算方法[J]. 陸尹浩.  電腦知識與技術(shù). 2017(05)
[6]大規(guī)模情感詞典的構(gòu)建及其在情感分類中的應(yīng)用[J]. 趙妍妍,秦兵,石秋慧,劉挺.  中文信息學報. 2017(02)
[7]基于情感詞典的酒店評論情感分類研究[J]. 陳柯宇,何中市.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2017(06)
[8]基于Word2Vec的情感詞典自動構(gòu)建與優(yōu)化[J]. 楊小平,張中夏,王良,張永俊,馬奇鳳,吳佳楠,張悅.  計算機科學. 2017(01)
[9]面向在線評論的比較觀點挖掘研究綜述[J]. 高松,王洪偉,馮罡,王偉.  現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2016(10)
[10]基于HowNet的微博文本語義檢索研究[J]. 王李冬,張慧熙.  情報科學. 2016(09)

碩士論文
[1]面向微博電影評論的情感分類研究[D]. 李明.云南財經(jīng)大學 2014
[2]基于情感詞典的中文微博情感傾向分析研究[D]. 陳曉東.華中科技大學 2012
[3]中文網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品評論的情感分析關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 余珍芝.杭州電子科技大學 2011
[4]比較句與比較關(guān)系識別研究及其應(yīng)用[D]. 李建軍.重慶大學 2011
[5]面向情感分析的特征抽取技術(shù)研究[D]. 朱善宗.哈爾濱工業(yè)大學 2009



本文編號：3045830