基于依赖关系的产品网络评论倾向性研究与实现

发布时间：2021-08-20 12:20

　　随着互联网的发展,越来越多的人通过浏览互联网中产品的评论信息来了解产品的质量与服务的口碑,以便帮助他们做出可靠的决策；另一方面,作为生产厂家,他们也可以通过用户的产品评论及时了解用户对产品的意见或建议,从而在以后的生产中改进产品的性能或服务。由于互联网中的产品评论具有数量大、随意性、变化快等特点,如果采用传统人工阅读的方式,不仅需要消耗很长的时间,而且即时性差。这些迫切的应用需求使得产品评论自动挖掘应势而生,并迅速成为信息处理领域的热点之一。产品评论挖掘包括挖掘用户评论中提及的产品特征（即评价对象）、挖掘用户对产品特征的主要观点（即评价词）、判断评论观点的情感倾向性以及根据观点的重要性进行排名等四个子任务。用户评论中对产品特征描述中往往会利用多个词语限定他们描述的是产品具体哪一属性或哪一个组件。传统的产品挖掘抽取出的产品特征仅包含产品属性或组件名称,忽略了这些限定关系。本文利用语义间依赖关系抽取产品属性前后的修饰词组合并作为复合产品特征。同时将传统的评论挖掘转化为序列标注问题,并利用条件随机场CRFs在标注方面的优势,结合语义间依赖关系,提出了基于语义间依赖关系的条件随机场抽取产品复合... 

【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景与意义
    1.2 产品倾向性识别综述
    1.3 国内外研究现状
    1.4 本文研究的主要内容和论文结构
第2章 产品倾向性识别的关键技术
    2.1 产品特征的识别
    2.2 产品特征评价词的定位
    2.3 情感倾向性的判别
    2.4 挖掘结果的展示
    2.5 挖掘结果评价
    2.6 本章小结
第3章 基于依赖关系的复合产品属性词的识别
    3.1 条件随机场模型CRFs算法
    3.2 语法依赖关系
    3.3 基于依赖关系的CRFs算法
    3.4 条件随机场模型CRFs模板的定义
    3.5 复合属性词的识别
    3.6 算法效果与结果评价
    3.7 本章小结
第4章 基于依赖关系的产品特征-观点对抽取
    4.1 评价对象与观点词语
    4.2 极性识别
    4.3 本章小结
第5章 产品评论倾向性识别系统的设计与实现
    5.1. 系统介绍
    5.2. 系统结构
    5.3. 各模块的实现
    5.4. 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1. 总结
    6.2. 展望
参考文献
攻读硕士期间取得研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]商品主观评论信息的倾向性分析综述[J]. 文能,丁晟春.  情报杂志. 2010(12)
[2]PageRank模型在中文情感词极性判别中的应用[J]. 李荣军,王小捷,周延泉.  北京邮电大学学报. 2010(05)
[3]基于语法模式的产品评论主题词和极性词提取[J]. 朱征宇,李存青,张鹏.  重庆理工大学学报(自然科学版). 2010(05)
[4]产品评论挖掘研究综述[J]. 伍星,何中市,黄永文.  计算机工程与应用. 2008(36)
[5]基于依存句法分析的汉语韵律层级自动预测技术研究[J]. 邵艳秋,穗志方,韩纪庆,吴云芳.  中文信息学报. 2008(02)
[6]层次化话题发现与跟踪方法及系统实现[J]. 邱立坤,龙志祎,钟华,程葳.  广西师范大学学报(自然科学版). 2007(02)
[7]汉语句子语义极性分析和观点抽取方法的研究[J]. 娄德成,姚天昉.  计算机应用. 2006(11)
[8]基于HowNet的词汇语义倾向计算[J]. 朱嫣岚,闵锦,周雅倩,黄萱菁,吴立德.  中文信息学报. 2006(01)

博士论文
[1]中文网络客户评论中的产品特征挖掘方法研究[D]. 李实.哈尔滨工业大学 2009



本文编号：3353487