中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究

发布时间：2018-06-12 20:21

  本文选题：情感倾向分析 + 产品特征　； 参考：《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2017年01期

【摘要】：Web中的客户评论信息挖掘是大数据分析中的一项重要内容。分析客户评论中所包含的产品特征情感倾向,不仅可为消费者购买产品提供更具体的决策支持,还能有效帮助企业改进产品质量。针对商业应用的实际需要,提出了一种自动从中文客户评论中抽取产品特征并判断其情感倾向的方案。基于frequent pattern-tree(FP-tree)方法提取产品特征,结合基于语料库的方法和依存句法分析方法识别关于产品特征的主观评论语句、情感词及其情感词的依存关系,综合考虑情感词、否定词、程度词计算产品特征的情感倾向值。采用公开数据中的600篇手机评论作为实验数据,检验了算法的准确性。对比分析的结果说明,算法有很好的应用潜力,能够有效地从网络评论中获取有价值的商业信息。
[Abstract]:Based on the frequent pattern - tree ( FP - tree ) method , this paper presents a scheme for automatically extracting product features from Chinese customer comments and judging their emotional tendency . Based on the frequent pattern - tree ( FP - tree ) method , this paper presents a scheme for automatically extracting product features from Chinese customer comments and judging their emotional tendency .
【作者单位】： 重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室;圣何塞州立大学计算机工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61472464) 重庆市前沿与应用基础研究项目(cstc2015jcyj A40025) 重庆市社会科学规划管理项目(2015SKZ09) 重庆市社科基金(K2015-59) 重庆邮电大学社科基金(K2015-10)~~
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 潘艳茜;姚天f ;;微博汽车领域中用户观点句识别方法的研究[J];中文信息学报;2014年05期

2 马柏樟;颜志军;;基于潜在狄利特雷分布模型的网络评论产品特征抽取方法[J];计算机集成制造系统;2014年01期

3 唐晓波;肖璐;;基于情感分析的评论挖掘模型研究[J];情报理论与实践;2013年07期

4 王晓东;王娟;张征;;基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算[J];计算机应用;2012年06期

5 邱云飞;王雪;邵良杉;;基于中文网络客户评论的消费者行为分析方法[J];现代情报;2012年01期

6 李实;叶强;李一军;Rob Law;;中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究[J];管理科学学报;2009年02期

7 叶强;张紫琼;罗振雄;;面向互联网评论情感分析的中文主观性自动判别方法研究[J];信息系统学报;2007年01期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 陈巧红;孙超红;贾宇波;;文本数据观点挖掘技术综述[J];工业控制计算机;2017年02期

2 杨艳霞;;基于分类的微博情感分析算法研究及实现[J];计算机与数字工程;2017年02期

3 王永;陶娅芝;张勤;;中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2017年01期

4 杜思奇;李红莲;吕学强;;汉语组块分析在情感分类中的应用研究[J];计算机应用与软件;2016年10期

5 彭纪奔;吴林;陈贤;黄雷君;;基于爬虫技术的网络负面情绪挖掘系统设计与实现[J];计算机应用与软件;2016年10期

6 邵景波;胡名叶;许万有;;在线评论情感属性的动态变化——基于iPhone 4的实证研究[J];预测;2016年05期

7 何丽;郝文静;;基于中文图书评论的特征挖掘算法的研究[J];北方工业大学学报;2016年03期

8 陈晔;曹帅;徐海燕;卢波;;以顾客需求导向的产品评价体系构建研究[J];工业工程;2016年04期

9 秦成磊;魏晓;;中文在线评论中的商品特征聚类研究[J];计算机应用与软件;2016年07期

10 刘培玉;荀静;费绍栋;朱振方;;基于隐马尔可夫模型的主观句识别[J];中文信息学报;2016年04期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 韩雪婷;李炜;沈奇威;;用户评论中产品特征的抽取及聚类[J];计算机系统应用;2013年05期

2 梁艳红;檀润华;马建红;;面向产品创新设计的专利文本分类研究[J];计算机集成制造系统;2013年02期

3 顾正甲;姚天f ;;评价对象及其倾向性的抽取和判别[J];中文信息学报;2012年04期

4 庞观松;蒋盛益;;文本自动分类技术研究综述[J];情报理论与实践;2012年02期

5 夏晨曦;;基于观点挖掘的竞争情报系统[J];情报学报;2012年02期

6 谢丽星;周明;孙茂松;;基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J];中文信息学报;2012年01期

7 石晶;范猛;李万龙;;基于LDA模型的主题分析[J];自动化学报;2009年12期

8 李实;叶强;李一军;Rob Law;;中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究[J];管理科学学报;2009年02期

9 叶强;张紫琼;罗振雄;;面向互联网评论情感分析的中文主观性自动判别方法研究[J];信息系统学报;2007年01期

10 唐慧丰;谭松波;程学旗;;基于监督学习的中文情感分类技术比较研究[J];中文信息学报;2007年06期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 吕国防;;注意新闻表述中的情感倾向[J];新闻实践;2011年06期

2 傅向华;刘国;郭岩岩;郭武彪;;中文博客多方面话题情感分析研究[J];中文信息学报;2013年01期

3 魏晶晶;吴晓吟;;电子商务产品评论多级情感分析的研究与实现[J];软件;2013年09期

4 于潇;万军;何翔;左尾欢;;校园微博情感分析系统的设计与实现[J];河北工业大学学报;2013年06期

5 封二英;庞灵;;基于弱监督迭代法的情感倾向分析[J];无线互联科技;2014年03期

6 庞磊;李寿山;张慧;周国栋;;基于微博的股票投资者未来情感倾向识别研究[J];计算机科学;2012年S1期

7 徐鹏;;基于直觉模糊推理的网页在线评论情感倾向分类[J];计算机应用与软件;2013年06期

8 杨伟杰;马博渊;刘雯;;基于意见目标句抽取的中文股评情感分析方法[J];计算机仿真;2014年03期

9 杨江;彭石玉;侯敏;;基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析[J];计算机应用研究;2011年02期

10 张素智;樊得强;李宝燕;;基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型[J];郑州大学学报(理学版);2011年01期

相关会议论文 前4条

1 杨江;侯敏;王宁;;基于主题情感句的汉语评论文倾向性分析[A];第五届全国青年计算语言学研讨会论文集[C];2010年

2 林慧恩;林世平;;中文情感倾向分析中主观句子抽取方法的研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议（CACIS·2009）暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集（上册）[C];2009年

3 王素格;杨安娜;;一种混合语言信息的词语搭配倾向判别方法[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年

4 宋晓雷;王素格;李红霞;;基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别[A];第五届全国青年计算语言学研讨会论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前3条

1 唐楠;新闻应避免情感倾向[N];中国新闻出版报;2005年

2 鲁东;不尽乡情入画来[N];中国文化报;2001年

3 杨勇涛;让摄影唤起心灵的本真[N];中国摄影报;2005年

相关博士学位论文 前6条

1 房磊;融合知识的情感分析研究[D];清华大学;2015年

2 张奇;细颗粒度情感倾向分析若干关键问题研究[D];复旦大学;2008年

3 王素格;基于Web的评论文本情感分类问题研究[D];上海大学;2008年

4 杨卉;Web文本观点挖掘及隐含情感倾向的研究[D];吉林大学;2011年

5 李思;WEB观点挖掘中关键问题的研究[D];北京邮电大学;2012年

6 李方涛;基于产品评论的情感分析研究[D];清华大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 王帅;情感分析的特征提取算法与观点的聚类算法研究[D];昆明理工大学;2015年

2 冯金刚;网络舆情中文信息情感倾向分析研究[D];华北电力大学;2015年

3 魏从源;网络信息的情感倾向分类技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

4 周冬卫;中文微博评论的情感倾向分析[D];华东交通大学;2015年

5 吴斐;跨领域条件下词汇情感倾向判别方法研究[D];合肥工业大学;2015年

6 徐凯;基于产品特征的用户评论情感倾向分析研究[D];合肥工业大学;2015年

7 王格;网络评论的情感倾向分析[D];武汉工程大学;2015年

8 刘其;基于用户评论的群体情绪识别与演化研究[D];东华大学;2015年

9 张佳明;微博话题的公众情感分析技术研究[D];解放军信息工程大学;2015年

10 唐浩浩;面向事件的微博情感倾向性分析技术研究[D];解放军信息工程大学;2014年

，

本文编号：2010944