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基于SVM的产品评论情感分析系统的设计与实现

发布时间:2017-06-30 04:15

  本文关键词:基于SVM的产品评论情感分析系统的设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:各大电商的产品留言体现了消费者对商品的主观情感,海量的评论信息要用人工来收集和处理是不可能完成的任务,因此需要利用专门的情感分析技术来帮助解决这些问题,文中将属性词词典,情感词词典以及程度词词典和否定词词典作为基础,通过SVM分类法对属性词和程度词的搭配进行识别,以此构造一个产品评论文本分析系统,测试表明系统对产品评论的情感分析具有较高的准确率。
【作者单位】: 山西农业大学;
【关键词】产品评论 SVM 搭配识别 情感分析
【基金】:教育部产学合作专业综合改革项目(20150107) 山西农业大学科技创新基金项目(2015YJ09)
【分类号】:TP391.1
【正文快照】: 0 引言 随着Web技术和电子商务的发展,越来越多的人在各大电商上对自己买过的产品发表评论,这些信息绝大部分代表着发布者的观点或主观情感。商家如果能够得到用户的这些反馈,将有助于商家的下一步生产和销售决策。而其他准备购买该商品的顾客也可以根据这些反馈来更好地帮助

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 李寿山;李逸薇;黄居仁;苏艳;;基于双语信息和标签传播算法的中文情感词典构建方法[J];中文信息学报;2013年06期

2 阳爱民;林江豪;周咏梅;;中文文本情感词典构建方法[J];计算机科学与探索;2013年11期

3 王文华;朱艳辉;徐叶强;杜锐;鲁琳;邓程;;基于SVM的产品评论属性特征的情感倾向分析[J];湖南工业大学学报;2012年05期

4 魏椺;向阳;陈千;;中文文本情感分析综述[J];计算机应用;2011年12期

5 栗春亮;朱艳辉;徐叶强;;中文产品评论中属性词抽取方法研究[J];计算机工程;2011年12期

6 柳位平;朱艳辉;栗春亮;向华政;文志强;;中文基础情感词词典构建方法研究[J];计算机应用;2009年10期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 彭德焰;胡欣宇;;基于SVM的产品评论情感分析系统的设计与实现[J];物联网技术;2016年11期

2 梁礼欣;郝志峰;蔡瑞初;温雯;;基于混合高斯分布伪样本生成的情感分析方法[J];广东工业大学学报;2016年06期

3 邓松;;实体信息集成检索的深网数据源选择[J];计算机工程;2016年10期

4 缪裕青;高韩;刘同来;文益民;;基于网格聚类的情感分析研究[J];中国科学技术大学学报;2016年10期

5 李永忠;胡思琪;;基于HowNet和PAT树的网购评语情感分析[J];图书情报研究;2016年03期

6 孙东普;朱鸣华;林鸿飞;;中文专利属性值对抽取技术及应用[J];计算机工程与科学;2016年04期

7 高琰;陈白帆;晁绪耀;毛芳;;基于对比散度-受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析[J];计算机应用;2016年04期

8 郭顺利;张向先;;面向中文图书评论的情感词典构建方法研究[J];现代图书情报技术;2016年02期

9 王宝成;何新宇;;基于改进情感词域识别的舆情情感分析研究[J];电子技术与软件工程;2016年03期

10 王科;夏睿;;情感词典自动构建方法综述[J];自动化学报;2016年04期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 林江豪;阳爱民;周咏梅;陈锦;蔡泽键;;一种基于朴素贝叶斯的微博情感分类[J];计算机工程与科学;2012年09期

2 张剑峰;夏云庆;姚建民;;微博文本处理研究综述[J];中文信息学报;2012年04期

3 常晓龙;张晖;;融合语素特征的中文褒贬词典构建[J];计算机应用;2012年07期

4 栗春亮;朱艳辉;徐叶强;;中文产品评论中属性词抽取方法研究[J];计算机工程;2011年12期

5 朱艳辉;栗春亮;徐叶强;柳位平;;一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法[J];湖南工业大学学报;2011年02期

6 张靖;金浩;;汉语词语情感倾向自动判断研究[J];计算机工程;2010年23期

7 李寿山;黄居仁;;基于Stacking组合分类方法的中文情感分类研究[J];中文信息学报;2010年05期

8 赵妍妍;秦兵;刘挺;;文本情感分析[J];软件学报;2010年08期

9 陶富民;高军;王腾蛟;周凯;;面向话题的新闻评论的情感特征选取[J];中文信息学报;2010年03期

10 党蕾;张蕾;;一种基于知网的中文句子情感倾向判别方法[J];计算机应用研究;2010年04期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 周珂;蔡洁;;SVM在阿尔茨海默型老年痴呆症辅助诊断中的应用[J];现代计算机(专业版);2012年17期

2 王蒙;傅行军;;基于参数优化SVM的旋转机械故障诊断[J];江苏电机工程;2008年01期

3 谢志强;高丽;杨静;;基于球结构的完全二叉树SVM多类分类算法[J];计算机应用研究;2008年11期

4 孙颖;刘玉满;龚稳;;基于SVM的多传感器信息融合[J];长春工业大学学报(自然科学版);2013年03期

5 焦鹏;王新政;谢鹏远;;基于SVM的模拟电路故障诊断及参数优化方法[J];计算机测量与控制;2013年08期

6 张贝贝;何中市;;基于支持向量数据描述算法的SVM多分类新方法[J];计算机应用研究;2007年11期

7 赵天昀;;多分类SVM在企业竞争情报自动分类中的应用[J];现代情报;2008年10期

8 彭磊;高峰;任立华;黄真辉;;基于SVM的混沌时间序列预测模型应用研究[J];工程勘察;2013年09期

9 刘海松;吴杰长;陈国钧;;克隆选择优化的SVM模拟电路故障诊断方法[J];电子测量与仪器学报;2010年12期

10 刘永斌;何清波;张平;孔凡让;;基于SVM的旋转机械故障诊断方法[J];计算机工程;2012年05期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 滕卫平;胡波;滕舟;钟元;;SVM回归法在西太平洋热带气旋路径预报中的应用研究[A];S1 灾害天气研究与预报[C];2012年

2 王红军;徐小力;付瑶;;基于SVM的旋转机械故障诊断知识获取[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年

3 陈兆基;杨宏晖;杜方键;;用于水下目标识别的选择性SVM集成算法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年

4 程丽丽;张健沛;杨静;马骏;;一种改进的层次SVM多类分类方法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

5 左南;李涓子;唐杰;;基于SVM的肖像照片抽取[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

6 宁伟;苗雪雷;胡永华;季铎;张桂平;蔡东风;;基于SVM的无参考译文的译文质量评测[A];机器翻译研究进展——第四届全国机器翻译研讨会论文集[C];2008年

7 刘旭;罗鹏飞;李纲;;基于拟合角特征及SVM的雷达辐射源个体识别[A];全国第五届信号和智能信息处理与应用学术会议专刊(第一册)[C];2011年

8 罗浩;谢军龙;胡云鹏;;地源热泵空调系统故障诊断中SVM的应用[A];全国暖通空调制冷2008年学术年会资料集[C];2008年

9 刘闪电;王建东;;权重部分更新的大规模线性SVM求解器[A];2009年研究生学术交流会通信与信息技术论文集[C];2009年

10 王舰;汤光明;;基于SVM的图像隐写检测分析[A];第八届全国信息隐藏与多媒体安全学术大会湖南省计算机学会第十一届学术年会论文集[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 陈志茹;基于SVM集成学习的miRNA靶基因预测研究[D];燕山大学;2015年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 杨刘;基于PCA与SVM的地力评价研究[D];中南林业科技大学;2015年

2 伍岳;基于SVM的文本分类应用研究[D];电子科技大学;2014年

3 高传嵩;基于SVM文本分类的问答系统的设计与实现[D];南京大学;2014年

4 冯天娇;基于肝脏表观模型和优化SVM的肝癌识别方法的研究与实现[D];东北大学;2013年

5 姚磊;基于SVM主动学习的音乐分类[D];南京邮电大学;2015年

6 毛晓东;基于多层SVM的面筋强度分类模型优化研究[D];黑龙江大学;2014年

7 马琰;一种基于SVM和多源数据的金丝猴生境评价研究[D];中国林业科学研究院;2015年

8 王立达;基于混合核函数的SVM及其应用研究[D];大连海事大学;2016年

9 李同同;基于SVM安瓿药液杂质检测与识别算法的研究[D];广东工业大学;2016年

10 林志杰;基于二叉平衡决策树的SVM多分类算法的改进[D];福州大学;2014年


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本文编号:500563

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