基于“属性-情感词”汽车本体的文本情感分析

发布时间：2024-03-10 12:24

　　对特定领域网络评论进行情感分析,可以帮助商家更深入地了解用户需求、总结自身产品和服务的优势与不足,也可以帮助消费者了解特定领域产品各方面性能的评价分布,从而优化其消费决策。提出一种面向汽车领域的"属性-情感词"本体构建流程,并在此基础上提出基于"属性-情感词"本体的汽车评论文本观点句情感分析方法。该方法以观点句识别方法为基础,利用"属性-情感词"本体对汽车领域产品的八个维度(属性)进行情感分析,并与经典的朴素贝叶斯情感分类方法进行实验对比。结果表明提出的方法能有效提高属性层面上的情感分析准确率和召回率。但由于汽车领域的细粒度情感分析效果会受到"属性-情感词"本体的完善程度及相关规则的影响,因此需进一步完善"属性-情感词"本体,并构建更为全面的规则。

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【部分图文】：

图1基于“属性-情感词”本体的汽车领域文本情感分析框架

汽车领域网络舆情分析是一个非常复杂的文本信息处理和建模的过程,在这个过程中不仅要构建领域词典或本体,还需要借助机器学习方法构建相关的情感分析模型。在进行情感分析之前,首先需要获取网络论坛中的汽车产品评论,同时需要借助外部数据源收集并提取有关于汽车的属性和专有名词,然后利用数据预处....

图2汽车领域“属性-情感词”本体构建流程

文中构建的汽车领域“属性-情感词”本体是一个包含汽车属性、情感词以及情感极性的知识模型,可以将其定义为一个四元组,即:O={C,N,S,pol(N,S)},其中,C表示汽车属性类别,如“性价比”、“油耗”等,N表示汽车属性关键词,如“质量”、“价格”等,S表示情感词,如“上乘”、....

图3情感分析示例

文中使用protégé工具包,通过从企业官方网站、搜狗词库、微博、汽车门户网站等相关资源获取汽车名称术语及部件术语构建汽车评价对象本体库。将汽车产品评论分为操控、空间、动力、内饰、舒适性、外观、性价比、油耗这八个属性,分别构建了这八个属性的关键词表,然后在此基础上构建“属性-情感....

本文编号：3924788