基于情感分类的产品评论垂直搜索引擎的研究

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1、摘要随着互联网技术的不断发展，电子商务的不断兴起，BBS、博客、 微博的不断涌现，商家与购买者的网上交互日趋频繁。越来越多的购 买者在使用产品后，将产品的评论发表在网上，评论的数量与日俱增， 评论的本身口语化较多并呈非结构化。商家在决策市场供求关系、潜 在购买者在购买产品时，若从海量的产品评论中人工的挑选出自己关 心的信息，是耗时和费力的，并带有片面性和滞后性。因此搜索引擎 在当今互联网中扮演着重要的角色，像百度、谷歌这样强大的搜索引 擎是针对不同领域、不同种类的通用搜索引擎。在特定的产品评论领 域中，却显得力不从心

2、。所以，在这样的背景下，一款具有情感分类 的产品评论垂直搜索引擎的研究与开发是很有必要的。在国内外研究现状的基础上，针对中文产品评论文本中评价对象 的识别、评价短语的识别、评价对象与评价短语的搭配识别及评价短 语的情感倾向性分析，做了进一步研究。主要工作如下：（1）在识别评价对象方法上，利用词性序列获取评价对象候选 集，并提出了评价对象的完整性和稳定性的概念及算法，用来过滤评 价对象的噪声。利用评价对象与评价短语的同现规则及评价对象在整 篇评论文本中或整个语料集中出现的频率，进行评价对象的置信度排 序，最终抽取出评价

3、对象。（2）对连词词典、情感词词典、程度词词典及否定词词典进行 了完善，用以识别评价短语及分析评价短语的情感倾向性。并通过评 价对象与评价短语之间关系的8个特征，利用支持向量机来识别评价 对象与评价短语的搭配关系，最终判断整篇评论文本的情感倾向性。 （3）以中文产品评论文本的情感倾向为基础，利用目前流行的 SSH框架、mysql数据库及开源软件包lucene，构建了一个垂直搜索 引擎，用户可以方便、快捷的查询自己感兴趣的相关信息。 通过上述的研究所构建的具有情感分类的垂直搜索引擎，使得商 家和潜在客户可以从浩如烟海的

4、评论文章中快速而准确的找到对自 己有用的信息，具有一定的商业价值。提出的中文文本情感分类的研 究方法，具有一定的学术价值。关键词:产品评论，评价对象，情感分类，评价短语，垂直搜索IABSTRACTWiththedevelopmentofInternettechnology,e-commerce,and cyber-networkproductssuchasBBS,blog,andMicroBlog,theBTOC exchangeshavebecomemoreandmorecommon.Nowadaysmoreand

5、morecustomersputtheirproductreviewsonthe Internetaftertheiruse.Likewise,thenumberofreviewsisincreasing, amongwhichmostarecolloquialandnonstructural.Itcostsmuchforbusinesspeopletoselectself-concerned informationmanuallyfromthemassiveproductreviewstomake decision

6、saboutthesupply-demandrelations.That’sthesamecasefor potentialcustomerstobuyproductsforitisone-sidedandlagging. ThussearchenginehasplayedasignificantroleintheInternet.But thefamoussearchengineslikeBaiduandGooglecannotfullymeetthe demandsofresearchesinspecificpr

7、oductreviews,whicharegeneral searchenginefordifferentproductsindifferentdomains.Insuchacircumstance,thestudyanddevelopmentofavertical searchenginebasedontheproductreviewofclassifiedsentimentsis definitelynecessary.Onthebasisofresearchesandstudiesinandabroad,thi

8、sthesishas madeafurtherstudyontherecognitionofcommenttargetincomments ofChineseproducts,evaluationphrase,collocationofcommenttarget andevaluationphrase,andontheanalysisofsen