Web2.0的興起,讓人們可以通過論壇,BBS,點(diǎn)評(píng)網(wǎng)等各類網(wǎng)絡(luò)媒體發(fā)布不同形式的商品評(píng)論,由此網(wǎng)絡(luò)成為目前人們獲取商品評(píng)論的一個(gè)重要來源。商品評(píng)論包含能夠影響購買者的決策的重要信息,如購買者關(guān)心的商品質(zhì)量、已購買者對(duì)商品的肯定與否定的態(tài)度等,但在網(wǎng)絡(luò)上對(duì)某個(gè)商品的評(píng)論分布廣泛并且數(shù)量驚人,給購買者全面瀏覽造成阻礙,因此,商品評(píng)論傾向性分析成為文本傾向性分析研究新熱點(diǎn),如何自動(dòng)識(shí)別商品評(píng)論并且從中獲取有價(jià)值的內(nèi)容,成為了急待解決的問題。商品評(píng)論傾向性分析包括兩個(gè)任務(wù)：一是商品評(píng)論中評(píng)論對(duì)象的抽取；二是商品評(píng)論情感傾向性分析,包括觀點(diǎn)句的識(shí)別及其情感極性判斷。本文主要針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中文商品評(píng)論的上述兩個(gè)任務(wù)進(jìn)行了深入的研究。在評(píng)論對(duì)象的抽取任務(wù)中,提出了中文商品評(píng)論本體的構(gòu)建流程,深入分析了該本體中概念間的語義關(guān)系,初步構(gòu)建了一個(gè)手機(jī)領(lǐng)域的中文商品評(píng)論本體；同時(shí),在該本體中定義了一些SWRL規(guī)則用于識(shí)別隱性評(píng)論對(duì)象；采用了CRFs模型進(jìn)行顯性評(píng)論對(duì)象的抽取,嘗試將評(píng)論對(duì)象的本體特征以及情感特征添加到該模型的特征集中,本文針對(duì)COAE2011任務(wù)3提供的digital領(lǐng)域的語料進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

以opinionmining為主題的SCI引文分析

點(diǎn)句中的評(píng)價(jià)詞的情感傾向，以及句式結(jié)構(gòu)等。因此本文以觀點(diǎn)句中評(píng)價(jià)詞情感作為判斷觀點(diǎn)句情感傾向的依據(jù)，并且深入研究了否定詞和連詞的對(duì)觀點(diǎn)句情感的影響。本文的技術(shù)路線如圖1.2:隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱隱 隱隱性評(píng)論論 評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng) 評(píng)評(píng)價(jià)對(duì)象抽取 取 取對(duì)象抽取取 評(píng)評(píng)論信息來源源 源 源 源 源 本本體推理理 評(píng)評(píng)價(jià)詞的抽取 取 取取取取取取取取褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒褒 褒褒貶規(guī)則設(shè)計(jì)計(jì)官官方網(wǎng)站 站站站站站站站站站站站站站站站站站 包 包包包含評(píng)價(jià)詞的 的 的的的的的的的的觀觀觀觀觀觀觀觀觀 觀點(diǎn)句 句 句觀點(diǎn)句情感傾傾一 一尸一一一一一一 一 向 向圖1.2基于領(lǐng)域本體和C盯s的商品評(píng)論傾向性分析的技術(shù)路線圖本論文的研究內(nèi)容獲得了江蘇省研究生創(chuàng)新計(jì)劃(基于領(lǐng)域本體一CRFs商品評(píng)價(jià)信息傾向性分析)的資助。

持有者針對(duì)某主題發(fā)表了具有情感的意見陳述。本論文針對(duì)商品評(píng)論，從評(píng)論對(duì)象的抽取、評(píng)價(jià)詞的抽取、商品評(píng)論情感極性判斷和極性強(qiáng)度計(jì)算4個(gè)方面進(jìn)行綜述，主要的流程圖如圖2.1所示。評(píng)評(píng)論對(duì)象抽取取取商品品品品品品評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)評(píng)論論論極性性情情情情情情情情情情感感感強(qiáng)度度評(píng)評(píng)價(jià)詞抽取 取取極性性性計(jì)算算判判判判判判判判判判斷斷斷 斷圖2.1商品評(píng)論的傾向性分析流程圖2.1.1評(píng)論對(duì)象抽取研究現(xiàn)狀評(píng)論對(duì)象是商品評(píng)論中評(píng)論者評(píng)論的內(nèi)容。在商品評(píng)論中評(píng)論對(duì)象的描述表現(xiàn)出一定的規(guī)則，這些規(guī)則主要包括四個(gè)方面:(l)評(píng)論對(duì)象由單個(gè)詞語構(gòu)成。如:“NOKIA5230的價(jià)格有點(diǎn)貴”中“價(jià)格”這一評(píng)論對(duì)象，它是由單個(gè)詞語構(gòu)成的。 PeiliangTian[3]等提出用本體抽取用戶感興趣的評(píng)論對(duì)象，利用了本體在對(duì)象識(shí)別上的優(yōu)勢(shì)，很好的提高了召回率。somprasertsriG和LalitrojwongP[41提出用一個(gè)預(yù)先標(biāo)注的文本訓(xùn)練最大嫡模型，然后用訓(xùn)練得到模型從商品評(píng)論中抽取評(píng)論對(duì)象，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確率達(dá)到了71，88%，召回率為75.23%。雖然統(tǒng)計(jì)的方法可以很好的提高抽取的準(zhǔn)確率和召回率但是需要大規(guī)模的標(biāo)注語料

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于Rough本體的手機(jī)領(lǐng)域語義搜索引擎的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李志露.南昌大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3120001