基于有向网络的在线评论情感倾向性分类

发布时间：2017-11-06 06:18

  本文关键词：基于有向网络的在线评论情感倾向性分类

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【摘要】：根据消费者在线评论,构建有向网络,从评论网络的拓扑性质出发建立在线评论情感倾向性分类模型。该模型首先以词语共现理论为基础构建评论的有向网络,然后挖掘网络中具有情感信息的子网络,将子网络中由程度词和否定词导致的情感偏移引入到韦伯-费希纳定律中,提出了一种新的在线评论情感相似性计算方法DNSA(Directed network and syntactic analysis),利用该方法计算测试评论和训练中评论的相似度,选取相似度最大的K条评论的多数类作为该评论的类别。最后对酒店评论和手机评论进行实验,结果表明该模型可以有效的对评论作情感倾向性分类。
【作者单位】： 大连理工大学系统工程研究所;集宁师范学院数学系;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61471083) 教育部人文社科研究规划基金项目(14YJA630044) 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16320) 集宁师范学院校级科学研究项目(JSKY2016054)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言随着电子商务的快速发展,网络购物逐渐成为消费者购物的主要方式之一。消费者通常愿意以在线评论等形式分享自己的购物经历,表达对产品与服务的偏好和体验,研究表明在线评论情感的褒贬性对其他消费者的购买决策会产生重要影响【1】。因此,近年来情感分析已经成为了在线评

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