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时间:2019-02-19
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1、基于词性与句法的产品评论特征及情感词挖掘密级学校代码10075分类号学号20091316工学硕士学位论文OIndexX0ClassifiedCODE10075com20091316ADissertationfortheDegreeofMEngineeringMiningtheFeatureandEmotionalWordsfromProductReviewsBasedonthePartofSpeechandSyntacticRelationsCandidateChenShuoSupervisorProfYuanFangAcademicDegreeApp
2、liedMasterofEngineeringSpecialtyComputerSoftwareandTheoryUniversityHebeiUniversityDateofOralExaminationJune2012人们在网络上购买商品后习惯于在商家提供的平台上留下对产品优劣的评价潜在的消费者可以通过产品评论了解产品信息来决定白己的选择商家也可以根据评论来学习别人的优点改正自己的不足其中评论中的情感词对于分析评论的态度貝•有决定性作用而情感词所描述的特征词则反映了用户关注的焦点因此产品评论挖掘的主要任务之一就是挖掘评论中的情感词与特征词本文所做工
3、作主要有如下儿个方面给出了一种对评论进行规范化和切分的预处理方法对评论的格式进行规范和统一之后将评论切分成短句通过对评论的预处理有助于文本处理工具对评论取得更好的处理效果在挖掘情感词时考虑到情感词和特征词在词性组合上的搭配模式给出了基于词性模板的情感词挖掘方法该方法从种子评论集中提取匹配情感词的词性模板应用模板对情感词进行挖掘随后通过停用词集和依存关系对挖掘结果进行双重剪枝最后的挖掘结果既包含评价产品显性特征的情感词也包含评价产品整体和隐性特征的情感词在挖掘特征词时给岀了基于情感词的特征词挖掘方法通过评论中情感词的位置定位特征词所在的句子片段通过词性搭
4、配与句法结构和融合的方式对特征词进行自动匹配达到特征词与情感词的对应匹配的结果在识别高频特征词的同时对低频特征词也可较好识别实验结果表明应用本文给出的产品评论挖掘方法能够取得较好的挖掘效果关键词评论挖掘词性模板依存关系情感词特征词TAbstractAbstractAfterpurchasingtheproductsthecustomersusuallyleavetheirreviewsoftheproductsontheplatforinprovidedbythetradersThepotentialconsumerscangetinformstion
5、oftheproducttomeikedecisionsthetraderscanalsolearntheadvantagesofothertradersfromthosereviewsandthencorrecttheirowndeficienciesTheemotionalwordsinthereviewsplayadecisiverolefortheanalysisoftheattitudesforthefeaturewordsdescribedbytheemotionalwordscanreflectthefocusesofthecustome
6、rsattentionOneofthemostimportanttasksduringtheexploringtheproductreviewsistosettheemotionalwordsandfeaturewordsastheresearchingobjectThispaperproposesthepreprocessingmethodsofstandardizingandsplittingtheproductreviewstounifytheformatofthereviewsthendividesthereviewsintoshortsent
7、encesBypreprocessingofthereviewstheeffectofprocessingthereviewsisenhancedThispaperproposesthemethodofexploringthecmotionalwordsbasedonthepartsofspeechtakingthecollocationoftheemotionalwordsandfeaturewordsintoconsiderationByextractingspeechtemplateofmatchingtheemotionalwordsfromt
8、heseedreviewsthismethodappliesthistemplatetoexp
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