基于领域词典的民宿评论情感分析

发布时间：2021-01-10 04:22

　　通过基于领域词典的情感分析法,从用户生成的内容中更为准确地分析其情感状态,为民宿业提供一种新的研究视角。以贵阳民宿评论为研究样本,采用SO-PMI算法完成领域词典的构建,并借助LDA主题模型和可视化技术对用户评论进行情感分析。研究发现,构建的领域词典相较基础情感词典而言,性能上得到提升,尤其在负面评论方面,准确率、召回率上分别提升了17%和16%。同时结合LDA主题挖掘,详尽分析民宿评论中的正负面主题并分析其内在原因,这能为民宿管理者做出更好的决策提供数据支持和理论支撑。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(07)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 相关工作
    1.1 文本数据情感分析
    1.2 LDA模型
2 基于领域词典的情感分析模型
    2.1 基础词典构建
        2.1.1 基础词典选用
        2.1.2 否定词构建
        2.1.3 程度副词构建
        2.1.4 语法规则构建
    2.2 领域词典构建
        2.2.1 情感倾向点互信息算法
        2.2.2 情感倾向值归一化
3 实验及结果分析
    3.1 实验数据
    3.2 领域词典效果分析
    3.3 情感分类的主题挖掘
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于扎根理论与词典构建的微博突发事件情感分析与舆情引导策略[J]. 张鹏,崔彦琛,兰月新,吴立志.  现代情报. 2019(03)
[2]基于LDA和随机森林的微博谣言识别研究——以2016年雾霾谣言为例[J]. 曾子明,王婧.  情报学报. 2019(01)
[3]基于文本评论的在线民宿信誉评价指标关注度研究[J]. 房孟春,曲颖.  地域研究与开发. 2018(05)
[4]一种基于LDA主题模型的政策文本聚类方法研究[J]. 张涛,马海群.  数据分析与知识发现. 2018(09)
[5]基于情感分析的移动图书馆用户生成内容评价效果研究[J]. 王晰巍,杨梦晴,韦雅楠,王铎.  图书情报工作. 2018(18)
[6]消防突发事件网络舆情情感词典构建研究[J]. 崔彦琛,张鹏,兰月新,吴立志.  情报杂志. 2018(10)
[7]基于词典和弱标注信息的电影评论情感分析[J]. 樊振,过弋,张振豪,韩美琪.  计算机应用. 2018(11)
[8]基于LDA的交叉学科潜在主题识别研究——以数字图书馆为例[J]. 商宪丽.  情报科学. 2018(06)
[9]基于情感分类的竞争企业新闻文本主题挖掘[J]. 王树义,廖桦涛,吴查科.  数据分析与知识发现. 2018(03)
[10]基于在线评论数据的景区门票浮动制测评分析方法[J]. 李琴,李少波,王安虹,吴阳,胡建军.  科学技术与工程. 2018(01)



本文编号：2968052