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《面向商品評論的情感分析分類研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文面向商品評論的情感分析分類研究姓名:梅雪琦申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師:毛雪岷201204面向商品評論的情感分析分類研究摘要進(jìn)入21世紀(jì)后,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速進(jìn)步帶動了電子商務(wù)網(wǎng)站的迅猛發(fā)展,使得越來越多的商品評論出現(xiàn)在用戶的眼前,同時這些評論也成為了用戶獲取商品信息的重要來源,評論文本數(shù)量的激增讓人很難逐條閱讀,怎樣正確判定評論的褒貶性對商家和消費者來說都是亟待解決的問題。分析商品評論的褒貶性能夠很好地反映用戶對商品性能的滿意度、為商家提供及時的反饋信息,是人工智能、情感分析研究的熱門領(lǐng)域。目前的評論文本褒
2、貶分析,主要以判斷特征詞極性,計算情感得分為研究內(nèi)容,忽略了網(wǎng)絡(luò)詞和特殊旬式對評論文本褒貶性的影響,本文按照情感分析的一般流程,對基于文本分類和基于情感詞典的情感分析方法進(jìn)行了研究和比較。本文首先介紹了研究背景:網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、商品評論的增多、人們渴望有效地判定評論的情感傾向,接著說明了有關(guān)情感分析方面的國內(nèi)外現(xiàn)狀;然后介紹了對商品評論的獲取和評論文本的預(yù)處理,引出了情感分析的兩種方法:基于文本分類的情感分析方法和基于擴充的情感詞典的情感分析方法,對兩種方法分別進(jìn)行試驗得到結(jié)果進(jìn)行分析比較;最后對情感分析工作進(jìn)行了總結(jié)和展望。關(guān)鍵詞:商品評論情感分析特
3、征提取文本分類情感詞典ResearchonSentimentAnalysisClassificationofProductReviewsABSTRACTIntothetwenty—firstcentury,withtherapiddevelopmentofinternettecnnologYande-commercearea,therearemoreandmoreproductsreviewsinthenetwork·Thesereviewshavebecomeveryimportantsourcefromwhichcustomersobtaini
4、nformation·Butitistoohardtoreadforpeoplebecauseofincreasingreviews·Howtoconfirmtheappraiseofproductsreviewscorrectlyhasbecomeaurgentproblem.Analysisonappraiseofproductsreviewsreflectscustomers’satisfactionoffunctionandprovidesellerstimelyfeedbackinformation.Itisanimportantappl
5、icationareainartificialintelligenceandsentimentanalysis.Atpresent,customers’reviewtextsmainlyhaveastudyofevaluatesentimentscoreandrarelvconsidertheinfluencefrominternetcatchphrasesandcomplicatedsentenses.ThispaPerusetwomethodstoanalyzethesentimentorientationonabasisofstepsofse
6、ntimentanalysis.Atthebeginning,thispaperintroducestheresearchbackground,includingdevelopmentofinternet,increasedproductreviewsandthedesirethatpeoplewanttoconfirmsentimentorientationinreviews.Secondly,itdescribessentimentanalysisstatusathomeandabroad.Thirdly,thispaperintroduces
7、twomethodsbasedontextclassificationandsentimentdictionaryforsentimentanylysisaccordingtothedescriptionofgatheringandpreprocessingproductreviews.thenweusethesetwoproposedmethodstoanalyzethesentimentorientationofdata.Finally,itsummarizeandoutlookthesentimentanalysisWork.Keywords
8、:Productreviews;Sentimentanalysis;Featureextraction:Textcateg