基于word2vec的互联网商品评论情感倾向研究

发布时间：2018-06-13 23:00

  本文选题：wordvec + 情感倾向　； 参考：《计算机科学》2016年S1期

【摘要】：在电子商务蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点,也能为潜在消费者的购买决策提供数据支持。提出了基于组合神经网络的商品属性聚类及基于word2vec的商品评论情感分析新方法,通过word2vec计算语义相似度,建立情感词典,用构建的情感词典对测试文本进行情感分类。实验验证了该方法在互联网商品评论中的有效性和准确性。
[Abstract]:In the network environment where the E - commerce is booming , the product ' s comment data has become an important data source for enterprises to improve the quality of goods and upgrade services . These comments contain the user ' s emotional tendency to all aspects of the product . It can help the business understand the advantages and disadvantages of the products and provide data support for the purchasing decision - making of potential consumers .
【作者单位】： 重庆大学计算机学院;
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 唐晓丽;白宇;张桂平;蔡东风;;一种面向聚类的文本建模方法[J];山西大学学报(自然科学版);2014年04期

2 钟将;杨思源;孙启干;;基于文本分类的商品评价情感分析[J];计算机应用;2014年08期

3 张紫琼;叶强;李一军;;互联网商品评论情感分析研究综述[J];管理科学学报;2010年06期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 李涵昱;钱力;周鹏飞;;面向商品评论文本的情感分析与挖掘[J];情报科学;2017年01期

2 吴联仁;李瑾颉;齐佳音;;基于大规模文本数据情感挖掘的企业舆情研究[J];知识管理论坛;2016年06期

3 孙二冬;王刚;;面向医疗社交媒体的用户评论情感分析研究[J];郑州航空工业管理学院学报;2016年06期

4 杨雪;谢守祥;;新媒体时代在线评论的前因与后效研究[J];徐州工程学院学报(社会科学版);2016年06期

5 张向阳;那日萨;孙娜;;基于有向网络的在线评论情感倾向性分类[J];情报科学;2016年11期

6 杜思奇;李红莲;吕学强;;汉语组块分析在情感分类中的应用研究[J];计算机应用与软件;2016年10期

7 李永忠;胡思琪;;基于HowNet和PAT树的网购评语情感分析[J];图书情报研究;2016年03期

8 李志宇;梁循;周小平;;基于属性主题分割的评论短文本词向量构建优化算法[J];中文信息学报;2016年05期

9 陈晔;曹帅;徐海燕;卢波;;以顾客需求导向的产品评价体系构建研究[J];工业工程;2016年04期

10 张予涵;杨文军;;面向医教研信息共享的医学高校图书馆情报服务应用研究[J];中国中医药图书情报杂志;2016年03期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 王振振;何明;杜永萍;;基于LDA主题模型的文本相似度计算[J];计算机科学;2013年12期

2 张志飞;苗夺谦;高灿;;基于LDA主题模型的短文本分类方法[J];计算机应用;2013年06期

3 黄萱菁;张奇;吴苑斌;;文本情感倾向分析[J];中文信息学报;2011年06期

4 刘平峰;章佩璐;张军;余文艳;;面向主题的Web信息融合模型[J];图书情报工作;2011年08期

5 张小平;周雪忠;黄厚宽;冯奇;陈世波;焦宏官;;一种改进的LDA主题模型[J];北京交通大学学报;2010年02期

6 夏云庆;杨莹;张鹏洲;刘宇飞;;基于情感向量空间模型的歌词情感分析[J];中文信息学报;2010年01期

7 李实;叶强;李一军;Rob Law;;中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究[J];管理科学学报;2009年02期

8 石晶;胡明;石鑫;戴国忠;;基于LDA模型的文本分割[J];计算机学报;2008年10期

9 姚清耘;刘功申;李翔;;基于向量空间模型的文本聚类算法[J];计算机工程;2008年18期

10 姚天f ;程希文;徐飞玉;汉思·乌思克尔特;王睿;;文本意见挖掘综述[J];中文信息学报;2008年03期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 吕国防;;注意新闻表述中的情感倾向[J];新闻实践;2011年06期

2 傅向华;刘国;郭岩岩;郭武彪;;中文博客多方面话题情感分析研究[J];中文信息学报;2013年01期

3 魏晶晶;吴晓吟;;电子商务产品评论多级情感分析的研究与实现[J];软件;2013年09期

4 于潇;万军;何翔;左尾欢;;校园微博情感分析系统的设计与实现[J];河北工业大学学报;2013年06期

5 封二英;庞灵;;基于弱监督迭代法的情感倾向分析[J];无线互联科技;2014年03期

6 庞磊;李寿山;张慧;周国栋;;基于微博的股票投资者未来情感倾向识别研究[J];计算机科学;2012年S1期

7 徐鹏;;基于直觉模糊推理的网页在线评论情感倾向分类[J];计算机应用与软件;2013年06期

8 杨伟杰;马博渊;刘雯;;基于意见目标句抽取的中文股评情感分析方法[J];计算机仿真;2014年03期

9 杨江;彭石玉;侯敏;;基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析[J];计算机应用研究;2011年02期

10 张素智;樊得强;李宝燕;;基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型[J];郑州大学学报(理学版);2011年01期

相关会议论文 前4条

1 杨江;侯敏;王宁;;基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析[A];第五届全国青年计算语言学研讨会论文集[C];2010年

2 林慧恩;林世平;;中文情感倾向分析中主观句子抽取方法的研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2009）暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集（上册）[C];2009年

3 王素格;杨安娜;;一种混合语言信息的词语搭配倾向判别方法[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年

4 宋晓雷;王素格;李红霞;;基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别[A];第五届全国青年计算语言学研讨会论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前3条

1 唐楠;新闻应避免情感倾向[N];中国新闻出版报;2005年

2 鲁东;不尽乡情入画来[N];中国文化报;2001年

3 杨勇涛;让摄影唤起心灵的本真[N];中国摄影报;2005年

相关博士学位论文 前6条

1 房磊;融合知识的情感分析研究[D];清华大学;2015年

2 张奇;细颗粒度情感倾向分析若干关键问题研究[D];复旦大学;2008年

3 王素格;基于Web的评论文本情感分类问题研究[D];上海大学;2008年

4 杨卉;Web文本观点挖掘及隐含情感倾向的研究[D];吉林大学;2011年

5 李思;WEB观点挖掘中关键问题的研究[D];北京邮电大学;2012年

6 李方涛;基于产品评论的情感分析研究[D];清华大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 王帅;情感分析的特征提取算法与观点的聚类算法研究[D];昆明理工大学;2015年

2 冯金刚;网络舆情中文信息情感倾向分析研究[D];华北电力大学;2015年

3 魏从源;网络信息的情感倾向分类技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

4 周冬卫;中文微博评论的情感倾向分析[D];华东交通大学;2015年

5 吴斐;跨领域条件下词汇情感倾向判别方法研究[D];合肥工业大学;2015年

6 徐凯;基于产品特征的用户评论情感倾向分析研究[D];合肥工业大学;2015年

7 王格;网络评论的情感倾向分析[D];武汉工程大学;2015年

8 刘其;基于用户评论的群体情绪识别与演化研究[D];东华大学;2015年

9 张佳明;微博话题的公众情感分析技术研究[D];解放军信息工程大学;2015年

10 唐浩浩;面向事件的微博情感倾向性分析技术研究[D];解放军信息工程大学;2014年

，

本文编号：2015844