面向产品特征的中文在线评论情感分类:以本体建模为方法

发布时间：2017-09-26 11:15

  本文关键词：面向产品特征的中文在线评论情感分类:以本体建模为方法

  更多相关文章： 情感分类 特征观点对 中文在线评论 领域本体 上下文语境

【摘要】：在线产品评论反映了用户对产品的体验,对其进行情感分类不仅有利于商家的战略发展,也有助于消费者理性购物。然而,现有研究大多采用上下文无关的情感分类方法,却无法处理褒贬混合的评论及情感词极性随上下文变化的情况,从而导致情感分类的精度不高。针对现有研究的不足,提出一种产品特征级情感分类方法。基于领域本体识别评论中的特征观点对,根据已知极性的评论判断特征观点对的极性。最后,通过加权平均的方法合计评论中各个特征观点对的极性,最终实现对评论的情感分类。为了验证方法的有效性,以手机和数码相机评论为对象设计实验,实验结果表明,本文提出的方法具有一定的领域普适性,能有效识别不同领域评论中的特征观点对,并判断其情感极性。结果还显示,在准确率、召回率和调和评价值3项性能指标上,该方法都优于文档级、句子级和词语级的基线实验方法。
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;同济大学经济与管理学院;
【关键词】： 情感分类 特征观点对 中文在线评论 领域本体 上下文语境
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70971099,71371144) 上海市哲学社会科学规划课题一般项目(2013BGL004) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(1200219198)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 随着社交媒体的发展,越来越多的用户乐于在互联网上分享自己对产品的观点或体验,由此形成的网络口碑蕴含着丰富的产品使用反馈信息。面对海量的产品评论,为了获取有价值的信息,情感分类技术应运而生。通过对非结构化的评论文本进行分析,判断用户对产品的情感极性,即正面(满意)

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本文编号：923181