本文關(guān)鍵詞：面向產(chǎn)品評論分析的短文本情感主題模型

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【摘要】：情感主題聯(lián)合生成模型已經(jīng)成功應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)評論分析.然而,隨著智能終端設(shè)備的廣泛應(yīng)用,由于屏幕及輸入限制,用戶書寫的評論越來越短,我們不得不面對短評論中的文本稀疏問題.本文提出了一個針對短文本的聯(lián)合情感 主題模型SSTM(Short-text sentiment-topic model)來解決稀疏性問題.不同于一般主題模型中通常采用的基于文檔產(chǎn)生過程的建模方法,我們直接對整個語料集合的產(chǎn)生過程建模.在產(chǎn)生文檔集的過程中,我們每次采樣一個詞對,同一個詞對中的詞有相同的情感極性和主題.我們將SSTM模型應(yīng)用于兩個真實網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)集.在三個實驗任務(wù)中,通過定性分析驗證了主題發(fā)現(xiàn)的有效性,并與經(jīng)典方法進(jìn)行定量對比,SSTM模型的文檔級情感分類性能也有較大提升.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;平頂山學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 情感分類 情感主題模型 主題模型 短文本主題模型 文本稀疏
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373108,61173062,61133012) 國家社會科學(xué)重大招標(biāo)計劃項目(11&ZD189)資助~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 產(chǎn)品評論挖掘技術(shù)是輔助分析海量評論信息的一種有效手段,其目標(biāo)是檢測出文本中所表達(dá)的對某一話題的情感(觀點(diǎn))信息,根據(jù)分析的粒度可以分為文檔級、句子級和元素級[1-5].對于評論文本而言,其包含的觀點(diǎn)信息中兩個最重要內(nèi)容分別是評價目標(biāo)(在產(chǎn)品評論中稱為aspect)和情感極

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