面向产品评论分析的短文本情感主题模型

发布时间：2017-08-07 13:26

  本文关键词：面向产品评论分析的短文本情感主题模型

  更多相关文章： 情感分类 情感主题模型 主题模型 短文本主题模型 文本稀疏

【摘要】：情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本文提出了一个针对短文本的联合情感 主题模型SSTM(Short-text sentiment-topic model)来解决稀疏性问题.不同于一般主题模型中通常采用的基于文档产生过程的建模方法,我们直接对整个语料集合的产生过程建模.在产生文档集的过程中,我们每次采样一个词对,同一个词对中的词有相同的情感极性和主题.我们将SSTM模型应用于两个真实网络评论数据集.在三个实验任务中,通过定性分析验证了主题发现的有效性,并与经典方法进行定量对比,SSTM模型的文档级情感分类性能也有较大提升.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;平顶山学院;
【关键词】： 情感分类 情感主题模型 主题模型 短文本主题模型 文本稀疏
【基金】：国家自然科学基金(61373108,61173062,61133012) 国家社会科学重大招标计划项目(11&ZD189)资助~~
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 产品评论挖掘技术是辅助分析海量评论信息的一种有效手段,其目标是检测出文本中所表达的对某一话题的情感(观点)信息,根据分析的粒度可以分为文档级、句子级和元素级[1-5].对于评论文本而言,其包含的观点信息中两个最重要内容分别是评价目标(在产品评论中称为aspect)和情感极

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本文编号：634898