面向商品评论文本的情感分析与挖掘

发布时间：2018-12-31 15:49

【摘要】：【目的/意义】随着电子商务的快速发展,互联网上出现大量商品评论信息,商品评论文本的情感分析与挖掘对于研究商品口碑、进行商品推荐都具有重要的价值。【方法/过程】文中设计商品属性提取与过滤算法、情感词判别算法,分析商品的评论信息并自动抽取用户关注的商品属性和用户对相应属性的评价观点,并进一步将其应用于商品评价文本的情感倾向性分析。【结果/结论】实现了自动化的商品属性和评价情感词抽取,实现了商品评论的情感倾向性分析,在真实数据集上进行测试取得了准确率81.08%,召回率88.23%。
[Abstract]:[purpose / significance] with the rapid development of electronic commerce, a large number of commodity reviews appear on the Internet. It is of great value to recommend goods. [methods / processes] this paper designs an algorithm for the extraction and filtering of commodity attributes, an algorithm for identifying emotion words, Analyzing the comment information of the product and automatically extracting the commodity attribute that the user is concerned with and the evaluation viewpoint of the corresponding attribute by the user. Furthermore, it is applied to the affective tendency analysis of commodity evaluation texts. [results / conclusions] realize the automatic extraction of commodity attributes and evaluation emotional words, and realize the affective tendency analysis of commodity reviews. The accuracy of the test on the real data set is 81.08 and the recall rate is 88.23.
【作者单位】： 中国科学院文献情报中心信息系统部;
【基金】：国家社科基金青年项目(4123091)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2396796