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《基于汽車(chē)領(lǐng)域的中文微博意見(jiàn)挖掘-研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)上海交通大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文《基于汽車(chē)領(lǐng)域的中文微博意見(jiàn)挖掘研究》，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：年月日萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)上海交通大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文
2、被查閱和借閱。本人授權(quán)上海交通大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密□，在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。本學(xué)位論文屬于不保密□。（請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“√”）學(xué)位論文作者簽名：指導(dǎo)教師簽名：日期：年月日日期：年月日萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于汽車(chē)領(lǐng)域的中文微博意見(jiàn)挖掘研究摘要文本意見(jiàn)挖掘具有相當(dāng)高的實(shí)用價(jià)值，一直以來(lái)都是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要的研究方向。Web2.0技術(shù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展，使得微博成為了一個(gè)新信息發(fā)布和傳播的平臺(tái)。微博中每天能產(chǎn)生出大量的信息，這些信
3、息中蘊(yùn)含了巨大的價(jià)值。由于在微博信息中存在大量不同用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的評(píng)論數(shù)據(jù)，對(duì)這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效抽取，形成細(xì)顆粒度的結(jié)構(gòu)化的意見(jiàn)信息無(wú)論對(duì)用戶(hù)還是商家而言都具有很好的實(shí)用價(jià)值。如何使用自然語(yǔ)言技術(shù)對(duì)微博文本進(jìn)行意見(jiàn)挖掘值得進(jìn)行深入地研究。本文主要研究汽車(chē)領(lǐng)域中的微博產(chǎn)品評(píng)價(jià)信息挖掘，通過(guò)對(duì)微博文本進(jìn)行分析，提出了一個(gè)針對(duì)中文微博的細(xì)顆粒度的意見(jiàn)分析框架。本文中微博文本意見(jiàn)挖掘分為三個(gè)步驟：陳述定界，主題抽取和傾向性分析。在對(duì)微博文本進(jìn)行陳述定界時(shí)，本文利用了自然標(biāo)注的思想，使用了小句的概念，對(duì)微博文本中的長(zhǎng)句進(jìn)行切分，對(duì)小句中進(jìn)行主題抽取，形成陳述。最后
4、，文本通過(guò)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法，引入主題相關(guān)的特征計(jì)從而算得到文本的傾向性結(jié)果。本文基于實(shí)際的項(xiàng)目需求，改善了一般文本意見(jiàn)挖掘流程，在陳述定界中引入小句的概念，在意見(jiàn)傾向性分析中引入了基于主題的特征。通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較，發(fā)現(xiàn)在進(jìn)行小句劃分時(shí)，使用決策樹(shù)分類(lèi)方法，加入情感特征，可以達(dá)到78.5%的準(zhǔn)確率。在小句傾向性分析中，本文使用支持向量機(jī)的方法，比較不同特征下的分類(lèi)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)使用本文提出的基于主題相關(guān)詞的特征可以取得比較好的效果，準(zhǔn)確率達(dá)到81.9%。這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的方法是合理和有效的。I萬(wàn)方數(shù)據(jù)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)鍵詞：中文微博，意見(jiàn)挖掘，傾向
5、性分析II萬(wàn)方數(shù)據(jù)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文ASTUDYONCHINESEMICROBLOGOPINIONMININGBASEDONAUTOMOBILEDOMAINABSTRACTOpinionmininghasbeenahotresearchfiledinnaturallanguageprocessingbecauseofitstechnologyandapplicationvalue.WiththedevelopmentofWeb2.0andmobileinternet,microbloghasbecomeanewplatformforpublicatio
6、nanddisseminationforinformation.Everyday,microblogcanproducealargeamountofinformationwithagreatvalue.Thereisalotofdatainmicrobloginvolvingusers’reviewsinsomeproducts.Itisreallyavaluabletechnologytoextractstructuredinformationfromtheunstructureddatainmicroblogbothfortheusersorbusine
7、sses.Sohowtousenaturallanguagetechnologyeffectivelytodoopinionminingformmicroblogisworthyofdeepstudy.Thispaperstudiesopinionminingonmicroblogproductreviewsinautomobiledomain.Andthroughtheanalysisonthesetexts,thispaperpresentsananalysisapproachofthefine-grainedviews.Thispaperdividet
8、hemicroblogopinionminingin
