基于联合模型的商品口碑数据情感挖掘

发布时间：2018-06-12 12:14

  本文选题：口碑数据 + 联合模型　； 参考：《清华大学学报(自然科学版)》2017年09期

【摘要】：为了同时挖掘商品口碑数据中所谈论的对象、对象的某个方面以及评论者对这个方面的观点,用于指导消费者消费和生产厂家对商品的改进,该文面向口碑数据提出一个无监督对象方面情感联合模型。该模型假设方面分布依赖于对象分布,情感分布依赖于方面分布和对象分布,词是采样的最小单位。在汽车口碑数据上进行了多组实验,实验结果表明:无监督对象方面情感联合模型不仅可以判别文本方面和文本情感的类别,还可以获取文本对象信息。
[Abstract]:In order to simultaneously excavate the objects discussed in the word-of-mouth data, one aspect of the object and the view of the reviewer on this aspect are used to guide consumer consumption and the improvement of the goods by manufacturers. This paper presents a joint model of unsupervised objects for word-of-mouth data. The model assumes that the aspect distribution depends on the object distribution, the emotional distribution on the aspect distribution and the object distribution, and the word is the smallest unit of sampling. Several experiments on automobile word-of-mouth data are carried out. The experimental results show that the unsupervised object emotion joint model can not only distinguish the text aspect and the text emotion category, but also obtain the text object information.
【作者单位】： 山西大学计算机与信息技术学院;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61573231,61632011,61672331,61432011,U1435212) 国家“八六三”高技术项目(2015AA015407) 山西省科技基础条件平台计划项目(2015091001-0102)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2009640